MedMobile:首款移动设备运行的医学级语言模型突破!

MedMobile:首款移动设备运行的医学级语言模型突破!

近年来,语言模型(LM)在医学领域的表现令人瞩目,但高昂的计算成本和隐私问题阻碍了其广泛应用。为了应对这一挑战,一支研究团队开发了一款名为MedMobile的模型,它是首款能够在移动设备上运行的医学级语言模型。

MedMobile的核心优势

MedMobile基于phi-3-mini模型,拥有3.8亿参数。尽管模型参数量小,但在医学问答测试(如USMLE)中,MedMobile的得分达到了75.7%,不仅超过了医生通过标准(60%),甚至逼近比它大100倍的模型表现。

关键技术与突破
  1. 链式推理(Chain of Thought,CoT):通过模拟人类思维过程,MedMobile实现了逻辑推理能力的提升,特别是在复杂医学问题的回答中展现出色。
  2. 集成学习与微调:团队通过对GPT-4生成的数据进行微调,并结合专家标注的数据,显著提高了模型的医学知识水平。
  3. 移动端适配:得益于模型的精简设计,MedMobile可以在手机上运行,打破了以往语言模型必须依赖庞大计算资源的局限。
为何MedMobile值得关注?

传统的大型语言模型需要大量计算资源,而MedMobile不仅能够在移动设备上运行,还展现了与顶尖医学模型相媲美的表现。对于希望利用AI工具来协助日常临床工作的医生来说,这款模型带来了随时随地获取专业辅助的可能。

未来展望

MedMobile的开发团队认为,这种小型语言模型在医疗领域之外同样有着广泛的应用潜力,能够在资源有限的环境中为专业人员提供强大的技术支持。

GitHub链接:如果你对这款开源模型感兴趣,可以访问 MedMobile GitHub仓库 了解更多技术细节和代码。

内容概要:本文详细介绍了“秒杀商城”微服务架构的设计与实战全过程,涵盖系统从需求分析、服务拆分、技术选型到核心功能开发、分布式事务处理、容器化部署及监控链路追踪的完整流程。重点解决了高并发场景下的超卖问题,采用Redis预减库存、消息队列削峰、数据库乐观锁等手段保障数据一致性,并通过Nacos实现服务注册发现与配置管理,利用Seata处理跨服务分布式事务,结合RabbitMQ实现异步下单,提升系统吞吐能力。同时,项目支持Docker Compose快速部署和Kubernetes生产编排,集成Sleuth+Zipkin链路追踪与Prometheus+Grafana监控体系,构建可观测性强的微服务系统。; 适合人群:具备Java基础和Spring Boot开发经验,熟悉微服务基本概念的中高研发人员,尤其是希望深入理解高并发系统设计、分布式事务、服务治理等核心技术的开发者;适合工作2-5年、有志于转型微服务或提升架构能力的工程师; 使用场景及目标:①学习如何基于Spring Cloud Alibaba构建完整的微服务项目;②掌握秒杀场景下高并发、超卖控制、异步化、削峰填谷等关键技术方案;③实践分布式事务(Seata)、服务熔断降、链路追踪、统一配置中心等企业中间件的应用;④完成从本地开发到容器化部署的全流程落地; 阅读建议:建议按照文档提供的七个阶段循序渐进地动手实践,重点关注秒杀流程设计、服务间通信机制、分布式事务实现和系统性能优化部分,结合代码调试与监控工具深入理解各组件协作原理,真正掌握高并发微服务系统的构建能力。
数字图像隐写术是一种将秘密信息嵌入到数字图像中的技术,它通过利用人类视觉系统的局限性,在保持图像视觉质量的同时隐藏信息。这项技术广泛应用于信息安全、数字水印和隐蔽通信等领域。 典型隐写技术主要分为以下几类: 空间域隐写:直接在图像的像素值中进行修改,例如LSB(最低有效位)替换方法。这种技术简单易行,但对图像处理操作敏感,容易被检测到。 变换域隐写:先将图像转换到频域(如DCT或DWT域),然后在变换系数中嵌入信息。这类方法通常具有更好的鲁棒性,能抵抗一定程度的图像处理操作。 自适应隐写:根据图像的局部特性动态调整嵌入策略,使得隐写痕迹更加分散和自然,提高了安全性。 隐写分析技术则致力于检测图像中是否存在隐藏信息,主要包括以下方法: 统计分析方法:检测图像统计特性的异常,如直方图分析、卡方检测等。 机器学习方法:利用分类器(如SVM、CNN)学习隐写图像的区分特征。 深度学习方法:通过深度神经网络自动提取隐写相关特征,实现端到端的检测。 信息提取过程需要密钥或特定算法,通常包括定位嵌入位置、提取比特流和重组信息等步骤。有效的隐写系统需要在容量、不可见性和鲁棒性之间取得平衡。 随着深度学习的发展,隐写与反隐写的技术对抗正在不断升,推动了这一领域的持续创新。
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