谷歌发布又一大模型可处理多模态生物医学数据

对此谷歌方面外现，Med-PaLM M是通用生物医学人工智能编制的初次测试，“是通用医学人工智能史上的一个里程碑”。

正在功能评估阶段，谷歌方面闭键测试了Med-PaLM M的“众面手”(即全科)才气、突发映现才气，以及放射学申诉天生质地(与实正在放射科医师举行对照)。

测试结果显示，与专业SOTA模子和无生物医学周围微调的广义模子(PaLM-E 84B)比拟，Med-PaLM M正在MultiMedBench上的全盘使命、数据集和目标组合(共14项)中，功能均根本亲近SOTA或赶上SOTA。但必要戒备的是，该结果是正在没有任何特定使命定制的景况下利用相通模子权重集达成的。

而正在scale测验中，三个差异范围的Med-PaLM M对百般使命的影响各不相通。约略来看，对付纯讲话使命和必要安排的众形式使命来说，模子越大越好；但对图像分类和胸部X光申诉天生使命来说，84B的成果比562B发挥反而更好少少。正在放射性申诉天生测试中，84B参数的Med-PaLM M均匀有40.50%的申诉比放射科医师做的更好(被临床医师接纳)，而12B和562B参数的Med-PaLM M这一数据则辨别为34.05%和32.00%。