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输血：用一个多模态模型预测下一个标记并扩散图像
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
研究发现，残差型大型语言模型作为编码器在生物医学图像任务中有效。通过利用预训练的大型语言模型中的冻结变压器块作为创新编码器层，提升生物医学图像应用性能，并在标准数据集上取得卓越结果。该研究拓展了大型语言模型在生物医学图像领域的应用新途径。
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关键要点
- 研究揭示残差型大型语言模型在生物医学图像任务中作为编码器的有效性。
- 利用预训练的大型语言模型中的冻结变压器块作为创新编码器层，提升生物医学图像应用性能。
- 该方法可以直接处理视觉标记，与现有方法学不同。
- 大型语言模型能够提升2D和3D视觉分类任务的性能，作为即插即用的增强器。
- 在MedMNIST-2D和3D的大规模标准数据集上取得卓越性能，刷新技术结果。
- 研究目标是在生物医学图像领域开拓大型语言模型的应用新途径。
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