HealthGPT的架构特点
HealthGPT是由多家顶尖学术机构联合开发的医疗大视觉语言模型，采用创新的自回归框架设计。该模型通过异构知识适应技术，成功整合医学视觉理解和图像生成两大核心功能，显著提升了医疗图像处理的综合能力。核心架构包含分层视觉感知系统、H-LoRA可插拔组件等关键技术模块，实现从视觉特征提取到多模态内容生成的完整流程。
项目团队提供了HealthGPT-M3和HealthGPT-L14两个版本配置，分别基于Phi-3-mini-4k-instruct和phi-4预训练模型，可灵活适应不同计算资源需求。其中H-LoRA插件机制是本项目的关键技术突破，通过低秩适配器实现医学专业知识的快速迁移学习。
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