Характеристики
- Контекст
- 4 096 токенов
- Параметры
- 3,7 млрд
- Размер весов
- 16,2 ГБ
- Лицензия
- Apache 2.0
- Архитектура
- lamed_phi3 · dense
- Опубликована
- 11 июн 2024
Ссылки
M3D-LaMed-Phi-3-4B
Мультимодальная модель на базе Phi-3 для ответов на вопросы, описания и сегментации трёхмерных медицинских изображений.
Бенчмарки
Как модель справилась с задачами пользователей ailist и что о ней публикуют открытые лидерборды
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
M3D-LaMed-Phi-3-4B — мультимодальная медицинская модель, разработанная командой проекта M3D для анализа трёхмерных медицинских изображений. Она объединяет предварительно обученный на медицинских данных 3D-визуальный энкодер M3D-CLIP с языковой моделью Phi-3 и предназначена для генерации текстовых ответов по объёмным снимкам. Модель содержит около 3,7 млрд параметров, использует плотную архитектуру LamedPhi3ForCausalLM, поддерживает контекст до 4096 токенов и распространяется под лицензией Apache-2.0.
Модель подходит для составления описаний и отчётов по 3D-снимкам, визуальных вопросов и ответов, поиска и описания объектов, а также сегментации с текстовыми подсказками. Для стандартного входа объёмы изображений требуется предварительно привести к формату и размеру, описанным в руководстве проекта; команда отмечает, что обучение проводилось на 3D, а не на 2D изображениях. Репозиторий проекта указывает, что версия Phi-3-4B была выпущена после предварительного тестирования, а подробные эксперименты ещё проводились.
Сценарии применения
- составление описаний и отчётов по 3D медицинским снимкам
- ответы на вопросы по объёмным медицинским изображениям
- поиск и локализация органов по текстовому запросу
- сегментация анатомических структур в 3D снимках
Ограничения
Модель обучалась на 3D изображениях; применение к 2D изображениям не было частью обучения. Для работы требуется предварительная подготовка объёмов в ожидаемый размер и формат.
Для каких профессий подходит3
Разделы каталога профессий, в задачах которых используется эта модель
Карточка модели
README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал
Автор не опубликовал карточку модели.
Как запустить
На своей GPU в ailist. Цена — по текущим предложениям провайдеров
GPU в ailist
Универсальный рантайм
Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.
- Класс архитектуры
- LamedPhi3ForCausalLM
- Ревизия весов
- 329bed5