语言模型对生物医学成像任务的免费助推器
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。该研究揭示了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意外有效性，这在传统上与语言或文本数据无关。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，该方法与现有方法学不同，可以直接处理视觉标记。该研究发现，这些大型语言模型能够提升生物医学图像应用的性能，包括 2D 和 3D 的视觉分类任务，作为即插即用的增强器。更有趣的是，该提出的框架在 MedMNIST-2D 和...
研究发现，残差型大型语言模型在生物医学图像任务中作为编码器具有意外的有效性。该方法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，直接处理视觉标记并提升生物医学图像应用性能。该框架在MedMNIST-2D和3D的大规模标准数据集上取得卓越性能，丰富了大型语言模型在生物医学图像领域的应用潜力。
