/ Модель

Характеристики

Контекст
4 096 токенов
Размер весов
14,1 ГБ
Архитектура
llava · dense
Библиотека
transformers
Опубликована
30 июл 2024

llava-dermatology-7b-v1.5-hf

Изображение и текст → текст3 профессии

Мультимодальная LLaVA 1.5 7B, дообученная для анализа изображений кожных проблем и формирования текстовых предположений о возможном диагнозе.

15скачиваний за 30 дней2лайкавеса обновлены4 дек 2024

Бенчмарки

Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды

Тесты пользователейпока нет

Никто ещё не опубликовал тест этой модели. Соберите бенчмарк из своих задач — результат появится здесь.

  1. Добавьте модель в бенчмарк

    Вместе с другими моделями категории «Изображение → текст» — сравнение идёт внутри одной категории.

  2. Опишите свои задачи

    Напишите запросы, при необходимости приложите файлы и эталонные ответы.

  3. Запустите и опубликуйте

    Модели ответят на каждую задачу, судья оценит ответы. Опубликованный результат появится на этой странице.

Публичные оценки

Из открытых лидербордов. Сравнивайте результаты одного теста при одинаковых условиях — отсутствие оценки не значит, что модель хуже.

В подключённых источниках результатов для этой модели пока нет.

Что умеет модель

Описание составлено по карточке модели и метаданным Hugging Face

Esperanto Technologies разработала эту мультимодальную модель для анализа изображений кожных проблем и ответов на вопросы о них. Это LLaVA 1.5 7B, дообученная с помощью LoRA на наборе данных Skin Condition Image Network (SCIN). Модель принимает изображение кожи и текстовый контекст о пациенте и симптомах, а затем формирует текстовый ответ с предположением о возможном состоянии кожи.

Модель предназначена для экспериментальных сценариев онлайн-консультации по дерматологии, например для предварительного анализа сыпи, воспалений и других кожных изменений с учётом последующих вопросов. Карточка заявляет высокую точность диагностики, но не приводит метрик или результатов оценки, поэтому ответ модели не следует считать подтверждённым диагнозом. Лицензия в доступных данных не указана.

Сценарии применения

  • предварительный анализ изображения сыпи
  • ответы на вопросы о кожных изменениях с учётом симптомов
  • формирование предположения о возможном состоянии кожи по изображению и описанию

Ограничения

В README не приведены метрики, детали независимой оценки или подтверждение клинической надёжности; ответы модели являются предположениями и требуют проверки специалистом. Лицензия в доступных данных не указана.

Для каких профессий подходит3

Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Model Card for Model ID

Model Details

Fine tuned version of LLaVA 7B through transfer learning on Dermatology Images.

Model Description

Given the rise in demand for reliable and immediate medical advice, particularly in dermatology, this tool empowers users to consult an "online dermatologist" by providing essential information, an image of the affected area, and asking follow-up questions, closely mimicking an actual consultation.

To achieve this, we fine-tuned LLaVA 7B with LoRA on the Skin Condition Image Network (SCIN) dataset, equipping it with the ability to process and analyze user-provided images, such as rashes, inflammations, or other skin conditions, and give patients diagnoses with high accuracy.

  • Developed by: Esperanto Technologies
  • Finetuned from model: llava-hf/llava-1.5-7b-hf
  • Blog: Updating soon

Uses

Put the information in the demo questionnaire together and form context such as:

'This is a CLOSE UP picture of a patient's skin problem. The patient is within the age group of AGE 18 TO 29. The patient is a MALE. The patient is Hispanic Latino or Spanish Origin. The texture of the skin problem is flat, rough or flaky. The skin problem comes with increasing size, itching and burning symptoms. The skin problem comes with pain. The skin problem doesn't come with other symptoms. The patient's skin problem has been ONE TO FOUR WEEKS.'

Along with system prompt and user question like "Please diagnose what skin condition is most likely in the picture."

Как запустить

На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров

GPU в ailist

Универсальный рантайм · transformers

Можно запустить

Подбираем GPU…

Класс архитектуры
LlavaForConditionalGeneration
Ревизия весов
0f25269

0 моделей