Membina pengimbas preskripsi perubatan menggunakan campuran Paligemma 2

Memanfaatkan AI generatif untuk kelebihan perniagaan: menyelam mendalam ke dalam campuran Paligemma 2

Dalam landskap perniagaan dinamik hari ini, mengintegrasikan teknologi canggih seperti AI generatif adalah penting untuk kecemerlangan operasi. Model-model bahasa, seperti campuran Paligemma 2, menyediakan jambatan yang kuat antara data visual dan teks, meningkatkan proses perniagaan dengan ketara. Model ini, gabungan model Siglip Vision Advanced dan model bahasa Gemma 2, cemerlang dalam tugas -tugas termasuk penangkapan imej, menjawab soalan visual, OCR, pengesanan objek, dan segmentasi, semuanya dengan ketepatan yang mengagumkan.

Pembezaan utama untuk campuran Paligemma 2 ialah fungsi "plug-and-play". Tidak seperti pendahulunya yang memerlukan penalaan halus yang luas, alat ini menawarkan kebolehgunaan segera merentasi pelbagai tugas. Ketersediaannya dalam pelbagai konfigurasi (3b, 10b, dan 28b parameter) dan resolusi (224x224 dan 448x448) membolehkan perniagaan mengoptimumkan sumber pengiraan mengikut keperluan khusus mereka.

Mata pembelajaran utama

• Memegang seni bina dan komponen teras model campuran Paligemma 2.
• Memahami perbezaan antara Paligemma 2 dan Siglip dalam pemprosesan bahasa penglihatan.
• Terokai dataset latihan yang menyokong keupayaan multimodal Paligemma 2 Mix.
• Temui aplikasi Paligemma 2 campuran dalam tugas -tugas seperti OCR, pengesanan objek, dan imej imej.
• Ikuti tutorial python praktikal untuk membina pengimbas preskripsi perubatan menggunakan campuran Paligemma 2.

Artikel ini adalah sebahagian daripada Blogathon Sains Data.

Jadual Kandungan

• Memahami Paligemma 2 dan Senibina
• Paligemma 2 vs Siglip: Analisis Perbandingan
• Paligemma 2 Mix: Ciri dan Kelebihan Unik
• Aplikasi Paligemma 2 Mix: Spektrum Tugas yang luas
• Membina Pengimbas Preskripsi Perubatan: Panduan Langkah demi Langkah
• Kesimpulan
• Soalan yang sering ditanya

Memahami Paligemma 2 dan Senibina

Dikeluarkan oleh Google pada bulan Disember 2024, Paligemma 2 mewakili kemajuan dalam model bahasa penglihatan. Ia dengan lancar mengintegrasikan pengekod imej Siglip yang mantap dengan model bahasa Gemma 2.

Komponen Paligemma 2:

• SIGLIP Image Encoder: memproses imej, memanfaatkan pra-latihan pada pasangan teks imej menggunakan pembelajaran kontras. Pengekod teks dari Siglip ditinggalkan semasa integrasi dengan Pali.
• Imej Embedding Pemetaan: Mengubah output pengekod visual untuk diselaraskan dengan ruang input GEMMA 2.
• Menggabungkan Embeddings: Menggabungkan embeddings visual dan tekstual, memakannya ke dalam model bahasa Gemma 2 untuk penjanaan ramalan.
• Tugas Multimodal Penalaan: Model ini menjalani latihan selanjutnya mengenai pelbagai tugas multimodal, termasuk tajuk, menjawab soalan visual, dan OCR pada resolusi yang berbeza-beza (224px², 448px², dan 896px²).

Paligemma 2 vs Siglip: Analisis Perbandingan

Fungsi SIGLIP sebagai pengekod penglihatan, memproses maklumat visual dengan mengekstrak ciri -ciri yang boleh dianalisis. Ia cemerlang dalam tugas -tugas seperti klasifikasi imej, pengesanan objek, dan OCR, dengan SIGLIP 2 menawarkan prestasi yang dipertingkatkan dan keupayaan resolusi dinamik.

Paligemma 2, bagaimanapun, adalah model bahasa penglihatan (VLM) yang memanfaatkan kuasa pemprosesan visual SIGLIP bersempena dengan keupayaan pemahaman teks Gemma 2. Gabungan ini membolehkan tugas -tugas seperti tajuk imej, menjawab soalan visual, dan OCR.

Paligemma 2 Mix: Ciri dan Kelebihan Unik

Walaupun seni bina yang sama dengan Paligemma 2, Paligemma 2 Mix mengutamakan kebolehgunaan segera merentasi pelbagai tugas tanpa memerlukan penalaan halus. Pendekatan yang diselaraskan ini mempercepat pembangunan dan penempatan.

Paligemma 2 Mix menawarkan pelbagai saiz dan resolusi model:

Saiz Model:

• Parameter 3B: Sumber yang cekap, sesuai untuk persekitaran pengkomputeran terhad.
• Parameter 10B: Pilihan seimbang untuk persediaan pengiraan pertengahan.
• Parameter 28b: berprestasi tinggi, sesuai untuk aplikasi latensi-tidak sensitif.

Resolusi:

• 224x224: Sesuai untuk tugas yang memerlukan analisis visual yang kurang terperinci.
• 448x448: Resolusi yang lebih tinggi untuk pemprosesan imej yang tepat.

Aplikasi Paligemma 2 Mix: Spektrum Tugas yang luas

Campuran Paligemma 2 mengendalikan pelbagai tugas yang dikategorikan sebagai:

• Tugas-tugas bahasa: Soalan berasaskan imej menjawab dan rujukan kandungan visual.
• Pemahaman dokumen: memproses infographics, carta, dan gambarajah.
• Pengekstrakan Teks Imej: Pengesanan Teks, Tajuk Imej dengan Teks Terbenam, dan Soalan Berasaskan Imej-Teks Menjawab.
• Tugas Penyetempatan: Pengesanan Objek dan Segmentasi Imej.

(Bahagian yang tersisa, "Membina pengimbas preskripsi perubatan menggunakan campuran Paligemma 2," "Kesimpulan," dan "Soalan Lazim," akan mengikuti struktur yang sama untuk merujuk dan menyusun semula, mengekalkan kandungan asal dan penempatan imej.)

(Nota: Oleh kerana panjang input asal, versi yang dikurangkan dengan lengkap termasuk bahagian kod terperinci dan penerangan imej akan terlalu lama.

Atas ialah kandungan terperinci Membina pengimbas preskripsi perubatan menggunakan campuran Paligemma 2. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!