Caminhos para a realização técnica do ajuste fino personalizado
A MedGemma oferece uma solução completa de adaptação de modelos para que as organizações de saúde obtenham uma localização precisa por meio de três tipos de tecnologias principais: treinamento incremental, ajuste fino eficiente de parâmetros e adaptação de domínio. Os hospitais podem usar conjuntos de dados médicos privados para adaptar os sistemas de terminologia local e as especificações de tratamento, treinando apenas 0,1% de parâmetros por meio de métodos leves de ajuste fino, como o LoRA, mantendo o conhecimento do modelo subjacente.
Para as necessidades especiais de hospitais especializados (por exemplo, análise de imagens OCT de oftalmologia), pode-se usar uma estratégia de ajuste fino em camadas: congelar os parâmetros subjacentes do codificador visual e concentrar-se no ajuste do módulo de fusão de recursos de alto nível. A prática mostra que 200 a 300 casos de dados de imagens especializadas com anotações podem melhorar a precisão do reconhecimento do modelo nessa especialidade em 15 a 20 pontos percentuais.
A ferramenta de destilação de modelos fornecida pelo Google transfere o conhecimento do modelo 27B para uma versão personalizada e leve, permitindo a inferência eficiente em dispositivos de ponta, como estações de trabalho hospitalares. Esses recursos fazem da MedGemma a plataforma de desenvolvimento de IA para a área de saúde mais viável e básica disponível no mercado.
Essa resposta foi extraída do artigoMedGemma: uma coleção de modelos de IA de código aberto para compreensão de textos e imagens médicasO
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