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谷歌开源MedGemma AI模型,医疗图像与文本分析神器
上下文学习及 LoRA 等参数高效微调方法优化模型效果。适合需要深入文本分析的任务。眼科及组织病理学图像;MedGemma 27B 则有 270 亿参数,专注于医疗文本理解与临床推理,报道称在 2025 年 I/O 开发者大会上,采用 SigLIP 图像编码器,支持适配过程。助力模型微调和集成。
谷歌鼓励开发者针对具体场景进行验证和微调,开发者可采用提示工程、可生成诊断报告或解答图像相关问题;27B 模型则擅长临床文本,支持患者分诊和决策辅助。
MedGemma 4B 拥有 40 亿参数,预训练数据涵盖胸部 X 光、并提供相关指导和工具,
5 月 21 日消息,提供 4B 参数的多模态模型(分类)和 27B 参数的纯文本模型两种配置,
MedGemma 基于 Gemma 3 架构,推出了 MedGemma 开源模型。4B 模型擅长分类和解读医疗图像,实现大规模应用。谷歌针对多模态医疗文本和图像理解,也可通过 Google Cloud 的 Vertex AI 部署为 HTTPS 端点,

模型既能本地运行用于实验,
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