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(diào)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(yōu)れており、テキスト出力を生成します。 大規(guī)模な言語モデル（LLMS）とは異なり、VLMSはゼロショット學(xué)習(xí)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、畫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(diào)整AlibabaのQWEN2 7B VLMを詳しく説明しています。 このブログでは、放射線畫像と質(zhì)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(diào)整しています。

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

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(zhì)問に答えること（VQA）と畫像認(rèn)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(diào)整VLMの重要性を認(rèn)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(diào)整されたQWEN2 7B VLMを使用することを?qū)Wぶ。
パフォーマンスを向上させるためのVLM微調(diào)整の利點と実裝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(zhì)問に応答した 特殊なアプリケーション用の微調(diào)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裝 結(jié)論

よくある質(zhì)問
• ビジョン言語モデルの概要：
• VLMSは、畫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、畫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、およびさまざまな畫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、畫像ベースのチャット、命令主導(dǎo)型の畫像認(rèn)識、VQA、ドキュメントの理解、および畫像キャプションが含まれます。
• 多くのVLMSは、空間畫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、畫像エンコーディング方法、および全體的な機能によって異なります。
• 視覚的な質(zhì)問応答（VQA）：

VQAは、畫像に関する質(zhì)問に対する正確な回答を生成することに焦點を當(dāng)てたAIタスクです。 VQAモデルは、畫像認(rèn)識と自然言語処理を組み合わせた畫像コンテンツと質(zhì)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(zhì)問を與えられて、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(diào)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(diào)整なしで多くのタスクに適していますが、インターネット畫像には、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(diào)整VLMは、これらの特殊な領(lǐng)域で最適なパフォーマンスに重要です。 微調(diào)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(diào)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、獨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(diào)整フレームワーク：
• Unslothは、効率的な大規(guī)模な言語とビジョン言語モデルの微調(diào)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(diào)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(diào)整されたモデルの推論速度が改善されました。
コード実裝（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(gòu)成、Bertscoreを使用したトレーニングと評価など、コードの実裝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(gòu)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(shù)的な詳細を維持します。 結(jié)論：

QWEN2のような微調(diào)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(yè)界にとって非常に重要です。 キーテイクアウト：

• 微調(diào)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(diào)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(diào)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(diào)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(yè)界全體で適用可能です。
マルチモーダルデータセットの分析に微調(diào)整されたVLMSが優(yōu)れています。
• よくある質(zhì)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。）

以上が放射線科VQAにUNSLOTHを使用したFinetuning QWEN2 7B VLMの詳細內(nèi)容です。詳細については、PHP 中國語 Web サイトの他の関連記事を參照してください。