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AI交流(进群备注:)

DiagnosisZero是一个基于DeepSeek R1 Zero的罕见病诊断研究项目,专注于通过人工智能提升医疗诊断的精准性。该项目利用Rare Arena数据集和GRPO(Group Relative Policy Optimization)进行训练,通过链式思维提示和自定义奖励函数优化诊断过程。项目探索不同模型规模(1.5B、3B、7B)的训练,评估性能差异,并采用序列匹配算法与真实诊断对比,解决特殊字符和格式问题。该项目适合研究和教育用途,但不适用于临床诊断。
DiagnosisZero的特点:
- 1. 疾病诊断中的R1-Zero:利用Rare Arena数据集在医疗诊断领域再现DeepSeek R1 Zero的训练
- 2. 多尺度探索:探索不同模型规模(1.5B、3B、7B)的训练
- 3. 自定义奖励函数:通过序列匹配算法与真实诊断对比,解决特殊字符和格式问题
- 4. 处理混合语言输出,确保诊断结果的准确性
- 5. 分析性能指标,如Top-1准确率和输出格式的遵循情况
DiagnosisZero的功能:
- 1. 学术研究:用于罕见病诊断的模型训练和性能评估
- 2. 教育用途:作为机器学习在医疗领域应用的案例研究
- 3. 原型开发:为罕见病诊断AI工具提供基础模型
- 4. 性能优化:探索不同模型规模和训练步骤对诊断准确率的影响
- 5. 数据预处理:使用make_dataset.py预处理Rare Arena数据集
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