Paligemma 2 믹스를 사용하여 의료 처방 스캐너 구축

비즈니스 이점을위한 생성 AI 활용 : Paligemma 2 믹스에 대한 깊은 다이빙

오늘날의 역동적 인 비즈니스 환경에서 생성 AI와 같은 최첨단 기술을 통합하는 것은 운영 우수성에 중요합니다. Paligemma 2 Mix와 같은 비전 언어 모델은 시각적 데이터와 텍스트 데이터 사이의 강력한 브리지를 제공하여 비즈니스 프로세스를 크게 향상시킵니다. 고급 Siglip Vision 모델과 Gemma 2 언어 모델의 융합 인이 모델은 이미지 캡션, 시각적 질문 응답, OCR, 객체 감지 및 세분화를 포함한 작업을 인상적인 정확도로 탁월합니다.

Paligemma 2 믹스의 주요 차별화 요소는 "플러그 앤 플레이"기능입니다. 광범위한 미세 조정이 필요한 전임자와 달리이 도구는 다양한 작업에 대한 즉각적인 적용 가능성을 제공합니다. 다중 구성 (3B, 10B 및 28B 매개 변수) 및 해상도 (224x224 및 448x448)의 가용성을 통해 비즈니스는 특정 요구에 따라 계산 리소스를 최적화 할 수 있습니다.

주요 학습 지점

• Paligemma 2 믹스 모델의 아키텍처 및 핵심 구성 요소를 파악하십시오.
• Paligemma 2와 Siglip의 시력 처리에서의 차이점을 이해하십시오.
• Paligemma 2 Mix의 다중 모드 기능을 뒷받침하는 교육 데이터 세트를 탐색하십시오.
• OCR, 객체 감지 및 이미지 캡션과 같은 작업에서 Paligemma 2 믹스의 응용을 발견하십시오.
• Paligemma 2 Mix를 사용하여 의료 처방 스캐너를 구축하려면 실용적인 Python 튜토리얼을 따라하십시오.

이 기사는 Data Science Blogathon의 일부입니다.

목차

• Paligemma 2와 그 아키텍처 이해
• Paligemma 2 vs. Siglip : 비교 분석
• Paligemma 2 믹스 : 독특한 특징과 장점
• Paligemma 2 믹스의 응용 : 광범위한 작업
• 의료 처방 스캐너 구축 : 단계별 가이드
• 결론
• 자주 묻는 질문

Paligemma 2와 그 아키텍처 이해

2024 년 12 월 Google에서 발표 한 Paligemma 2는 비전 언어 모델의 발전을 나타냅니다. 강력한 Siglip 이미지 인코더를 Gemma 2 언어 모델과 완벽하게 통합합니다.

Paligemma 2의 핵심 구성 요소 :

• Siglip Image Encoder : 대조적 인 학습을 사용하여 이미지 텍스트 쌍에서 사전 훈련을 활용하여 이미지를 처리합니다. Siglip의 텍스트 인코더는 Pali와의 통합 중에 생략됩니다.
• 이미지 임베딩 매핑 : 시각적 인코더 출력을 변환하여 Gemma 2 입력 공간과 정렬됩니다.
• 임베드 병합 : 시각적 및 텍스트 임베드를 결합하여 예측 생성을 위해 Gemma 2 언어 모델에 공급합니다.
• 멀티 모달 작업 미세 조정 : 모델은 다양한 해상도 (224px², 448px² 및 896px²)에서 캡션, 시각적 질문 답변 및 OCR을 포함한 다양한 멀티 모드 작업에 대한 추가 교육을받습니다.

Paligemma 2 vs. Siglip : 비교 분석

Siglip은 분석 가능한 기능을 추출하여 시각적 정보를 처리하는 비전 인코더로 기능합니다. SIGLIP 2는 향상된 성능 및 동적 해상도 기능을 제공하는 이미지 분류, 객체 감지 및 OCR과 같은 작업에 탁월합니다.

그러나 Paligemma 2는 Gemma 2의 텍스트 이해 기능과 함께 Siglip의 시각적 처리 능력을 활용하는 비전 언어 모델 (VLM)입니다. 이 조합을 사용하면 이미지 캡션, 시각적 질문 답변 및 OCR과 같은 작업이 가능합니다.

Paligemma 2 믹스 : 독특한 특징과 장점

Paligemma 2와 건축 적으로 유사하지만 Paligemma 2는 미세 조정이 필요없이 여러 작업에 대한 즉각적인 사용성을 우선시합니다. 이 간소화 된 접근 방식은 개발 및 배포를 가속화합니다.

Paligemma 2 Mix는 다양한 모델 크기와 해상도를 제공합니다.

모델 크기 :

• 3B 매개 변수 : 자원 효율성, 제한된 컴퓨팅 환경에 이상적입니다.
• 10B 매개 변수 : 미드 레인지 계산 설정을위한 균형 옵션.
• 28B 매개 변수 : 고성능, 대기 시간에 민감한 응용 프로그램에 적합합니다.

결의 :

• 224x224 : 덜 상세한 시각적 분석이 필요한 작업에 적합합니다.
• 448x448 : 정확한 이미지 처리를위한 고해상도.

Paligemma 2 믹스의 응용 : 광범위한 작업

Paligemma 2 믹스는 다음과 같이 분류 된 다양한 작업을 처리합니다.

• 비전 언어 작업 : 이미지 기반 질문 답변 및 시각적 컨텐츠 참조.
• 문서 이해 : 인포 그래픽, 차트 및 다이어그램 처리.
• 이미지 텍스트 추출 : 텍스트 감지, 내장 된 텍스트가 포함 된 이미지 캡션 및 이미지 텍스트 기반 질문 답변.
• 현지화 작업 : 객체 감지 및 이미지 분할.

(나머지 섹션, "Paligemma 2 믹스를 사용하여 의료 처방 스캐너 구축", "결론"및 "자주 묻는 질문"은 동일한 구조의 구조 및 리 워드 구조를 따라 원래의 컨텐츠 및 이미지 배치를 유지합니다.)

(참고 : 원래 입력의 길이로 인해 자세한 코드 섹션 및 이미지 설명을 포함한 전체 서구 기반 버전은 지나치게 길다.

위 내용은 Paligemma 2 믹스를 사용하여 의료 처방 스캐너 구축의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!