本研究では、MID-Mと呼ばれる新しい多様なモダリティ処理フレームワークを提案している。MID-Mは、一般ドメインの大規模言語モデルの文脈学習機能を活用し、画像を説明文に変換することで、医療ドメインの課題に取り組む。
MID-Mの特徴は以下の通りである:
大規模な事前学習や医療ドメインへの細かな微調整を必要とせずに、一般ドメインの大規模言語モデルを活用できる。これにより、従来のアプローチと比べて計算リソースを大幅に削減できる。
画像を説明文に変換することで、視覚情報を解釈可能な形式で表現できる。これにより、医療従事者にも理解しやすい出力を生成できる。
低品質なデータに対しても頑健な性能を発揮する。実験では、テキストの一部をマスクした状況でも、他の大規模モデルと比べて優れた性能を示した。
これらの特徴から、MID-Mは医療現場での実用性が高く、計算リソースが限られた環境でも活用できる可能性がある。
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by Seonhee Cho,... lúc arxiv.org 05-06-2024
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