Medical Image Format FAQ - Part 8(1)

Medical Image Format FAQ - Part 8


DICOM Information Sources


Access to other parts ...


START OF PART 8

7.7 DICOM Information Sources

### 关于 medical-o1-reasoning-SFT 的概述 medical-o1-reasoning-SFT 是一种专注于医疗领域推理能力的大型语言模型(LLM),该模型通过监督微调(Supervised Fine-Tuning, SFT)来增强其在特定医学场景下的表现。这种方法不同于 DeepSeek-R1-Zero 所使用的强化学习训练方式,而是依赖大量标注良好的数据集来进行参数调整[^3]。 对于希望深入了解此主题的研究人员和技术爱好者来说,可以参考以下资源: #### 技术文档 - **Hugging Face 文档**: Hugging Face 提供了详尽的技术文档,涵盖了如何使用预训练模型并对其进行微调的过程。这些指南不仅适用于通用任务,也特别适合那些想要针对医疗应用定制化 LLM 的开发者。 #### 开源项目实例 - **Medical NLP GitHub Repository**: 访问 [simplescaling/s1](https://github.com/simplescaling/s1),这里提供了完整的模型、数据以及实现代码,可供研究者们下载和实验。虽然该项目主要关注一般性的自然语言处理问题,但是其中许多技术和实践同样适用于构建基于SFT的医疗专用LLMs[^2]。 #### 示例教程 为了帮助理解具体操作流程,下面给出一段简单的 Python 代码片段作为示范,展示怎样加载一个预先存在的 BERT 模型,并利用自定义的数据集执行监督微调过程: ```python from transformers import BertForSequenceClassification, Trainer, TrainingArguments model = BertForSequenceClassification.from_pretrained('bert-base-uncased') training_args = TrainingArguments( output_dir='./results', num_train_epochs=3, per_device_train_batch_size=8, ) trainer = Trainer( model=model, args=training_args, train_dataset=train_dataset, eval_dataset=val_dataset, ) trainer.train() ``` 这段脚本展示了基本的工作流,包括初始化模型、设置训练参数、创建 `Trainer` 对象并将之应用于实际数据上完成整个训练周期。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值