放射線科VQAにUNSLOTHを使用したFinetuning QWEN2 7B VLM

ビジョン言語モデル（VLMS）：ヘルスケアイメージ分析用の微調整QWEN2

マルチモーダルAIのサブセットであるVision-Language Models（VLMS）は、視覚データとテキストデータの処理に優れており、テキスト出力を生成します。 大規模な言語モデル（LLMS）とは異なり、VLMSはゼロショット学習と強力な一般化機能を活用し、事前の特定のトレーニングなしでタスクを処理します。アプリケーションは、画像のオブジェクト識別から複雑なドキュメントの理解までさまざまです。 この記事では、カスタムヘルスケア放射線データセットに関する微調整AlibabaのQWEN2 7B VLMを詳しく説明しています。 このブログでは、放射線画像と質問回答ペアのカスタムヘルスケアデータセットを使用して、AlibabaのQWEN2 7Bビジュアル言語モデルを微調整しています。

学習目標：

視覚データとテキストデータの処理においてVLMの機能を把握します。 視覚的な質問に答えること（VQA）と画像認識と自然言語処理の組み合わせを理解してください。

ドメイン固有のアプリケーションに対する微調整VLMの重要性を認識します。

• マルチモーダルデータセットの正確なタスクに微調整されたQWEN2 7B VLMを使用することを学ぶ。
パフォーマンスを向上させるためのVLM微調整の利点と実装を理解してください。
• この記事は、データサイエンスブログの一部です
• 目次：

ビジョン言語モデルの紹介 視覚的な質問に応答した 特殊なアプリケーション用の微調整vlms

Unslothの紹介

4ビットの量子化されたQWEN2 7B VLMを使用したコード実装 結論

よくある質問
• ビジョン言語モデルの概要：
• VLMSは、画像とテキストの両方を処理するマルチモーダルモデルです。 これらの生成モデルは、画像とテキストを入力として取得し、テキスト出力を生成します。 大型VLMは、強力なゼロショット機能、効果的な一般化、およびさまざまな画像タイプとの互換性を示しています。 アプリケーションには、画像ベースのチャット、命令主導型の画像認識、VQA、ドキュメントの理解、および画像キャプションが含まれます。
• 多くのVLMSは、空間画像プロパティをキャプチャし、オブジェクトの検出とローカリゼーションのための境界ボックスまたはセグメンテーションマスクを生成します。 既存の大きなVLMは、トレーニングデータ、画像エンコーディング方法、および全体的な機能によって異なります。
• 視覚的な質問応答（VQA）：

VQAは、画像に関する質問に対する正確な回答を生成することに焦点を当てたAIタスクです。 VQAモデルは、画像認識と自然言語処理を組み合わせた画像コンテンツと質問のセマンティクスの両方を理解する必要があります。 たとえば、ソファに犬のイメージと「犬はどこにあるのか」という質問を与えられて、モデルは犬とソファを識別し、「ソファで」と答えます。 ドメイン固有のアプリケーション用の微調整VLMS：

LLMは膨大なテキストデータでトレーニングされており、微調整なしで多くのタスクに適していますが、インターネット画像には、ヘルスケア、金融、または製造のアプリケーションに必要なドメインの特異性がありません。 カスタムデータセット上の微調整VLMは、これらの特殊な領域で最適なパフォーマンスに重要です。 微調整のための重要なシナリオ：

ドメインの適応：一意の言語またはデータ特性を持つ特定のドメインにモデルを調整します。

タスク固有のカスタマイズ：特定のタスクのモデルを最適化し、独自の要件に対処します。
• リソースの効率：計算リソースの使用を最小限に抑えながらモデルパフォーマンスの向上。
• unsloth：微調整フレームワーク：
• Unslothは、効率的な大規模な言語とビジョン言語モデルの微調整のためのフレームワークです。 主な機能には次のものがあります
より速い微調整：

トレーニング時間とメモリの消費量が大幅に短縮されました。

クロスハードウェアの互換性：

さまざまなGPUアーキテクチャのサポート

より速い推論：

微調整されたモデルの推論速度が改善されました。
コード実装（4ビット量子化QWEN2 7B VLM）：
• 次のセクションでは、依存関係のインポート、データセットの読み込み、モデル構成、Bertscoreを使用したトレーニングと評価など、コードの実装を詳しく説明しています。 完全なコードは[github repo]で利用できます（Githubリンクをこちらに挿入）。
• （元の入力からの構造とコンテンツを反映して、コードスニペットと手順1〜10の説明をここに含めますが、可能な場合はわずかに複雑な説明があります。これは、読みやすさと流れを改善しながら技術的な詳細を維持します。 結論：

QWEN2のような微調整VLMは、ドメイン固有のタスクのパフォーマンスを大幅に向上させます。 High Bertscoreメトリックは、正確で文脈的に関連する応答を生成するモデルの能力を示しています。 この適応性は、マルチモーダルデータを分析する必要があるさまざまな業界にとって非常に重要です。 キーテイクアウト：

• 微調整されたQWEN2 VLMは、強いセマンティック理解を示しています
微調整は、vlmsをドメイン固有のデータセットに適応させます。
微調整は、ゼロショットパフォーマンスを超える精度を向上させます
• 微調整により、カスタムモデルの作成効率が向上します
アプローチはスケーラブルで、業界全体で適用可能です。
マルチモーダルデータセットの分析に微調整されたVLMSが優れています。
• よくある質問：

（FAQSセクションはここに含まれ、元の入力を反映しています。）

（分析に関する最終文はvidhyaも含まれます。）

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