/ Модель

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

M3D-LaMed-Phi-3-4B

Генерация текстаТекст → текст3 профессии

Мультимодальная модель на базе Phi-3 для ответов на вопросы, описания и сегментации трёхмерных медицинских изображений.

774скачиваний за 30 дней8лайковвеса обновлены4 июл 2024

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

Все профессии

Карточка модели

README от автора на Hugging Face, как он его опубликовал

Открыть на Hugging Face

Автор не опубликовал карточку модели.

Как запустить

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

GPU в ailist

Универсальный рантайм

Нельзя запустить

Модели нужен код из репозитория; автор пока не в списке доверенных организаций.

Класс архитектуры
LamedPhi3ForCausalLM
Ревизия весов
329bed5

0 моделей