تقدم Google عائلة Med-Gemini من نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية متعددة الوسائط، والتي يُزعم أنها تتفوق على GPT-4

تقدم Google عائلة Med-Gemini من نماذج الذكاء الاصطناعي الطبية متعددة الوسائط، والتي يُزعم أنها تتفوق على GPT-4


طرحت شركة جوجل مجموعتها الجديدة من نماذج الذكاء الاصطناعي (AI) التي تركز على المجال الطبي يوم الثلاثاء. نماذج الذكاء الاصطناعي هذه التي يطلق عليها اسم Med-Gemini ليست متاحة للناس لاستخدامها، لكن عملاق التكنولوجيا نشر نسخة مطبوعة مسبقًا من ورقته البحثية التي تسلط الضوء على قدراته ومنهجياته. تدعي الشركة أن نماذج الذكاء الاصطناعي تتفوق على نماذج GPT-4 في الاختبارات المعيارية. إحدى السمات البارزة لهذا النموذج الخاص بالذكاء الاصطناعي هي قدراته طويلة السياق التي تسمح له بمعالجة وتحليل السجلات الصحية والأوراق البحثية.

الورقة البحثية حاليًا في مرحلة ما قبل الطباعة ويتم نشرها على arXiv، وهو مستودع مفتوح الوصول للأوراق العلمية عبر الإنترنت. وقال جيف دين، كبير العلماء في Google DeepMind وGoogle Research، في أ بريد على X (المعروف سابقًا باسم Twitter)، “أنا متحمس للغاية بشأن إمكانيات هذه النماذج لمساعدة الأطباء على تقديم رعاية أفضل، فضلاً عن مساعدة المرضى على فهم حالاتهم الطبية بشكل أفضل. سيكون الذكاء الاصطناعي في مجال الرعاية الصحية أحد أكثر مجالات التطبيق تأثيرًا في الذكاء الاصطناعي، في رأيي.

تم تصميم نماذج Med-Gemini AI على أساس Gemini 1.0 وGemini 1.5 LLM. هناك إجمالي أربعة نماذج – Med-Gemini-S 1.0، وMed-Gemini-M 1.0، وMed-Gemini-L 1.0، وMed-Gemini-M 1.5. جميع النماذج متعددة الوسائط ويمكن أن توفر مخرجات نصية وصورة وفيديو. تم دمج النماذج أيضًا مع البحث على الويب، والذي تدعي الشركة أنه تم تحسينه من خلال التدريب الذاتي لجعل النماذج “أكثر دقة وموثوقية ودقة” عند عرض نتائج مهام الاستدلال السريري المعقدة.

علاوة على ذلك، تم ضبط نموذج الذكاء الاصطناعي لتحسين الأداء أثناء معالجة السياق الطويل، كما تدعي الشركة. تعني المعالجة عالية الجودة للسياق الطويل أن برنامج الدردشة الآلي يمكنه تقديم إجابات أكثر دقة ومحددة حتى عندما لا يتم الاستعلام عن الأسئلة بشكل مثالي أو عندما يتعين عليه معالجة مستند طويل من السجلات الطبية.

وفقًا للبيانات التي شاركتها جوجل، تفوقت نماذج Med-Gemini AI على نماذج GPT-4 الخاصة بـ OpenAI في مجموعة بيانات GeneTuring في مهام الاستدلال المستندة إلى النص. كما سجل Med-Gemini-L 1.0 دقة بنسبة 91.1 بالمائة في MedQA (USMLE)، حتى أنه تفوق على نموذجه الأقدم Med-PaLM 2 بنسبة 4.5 بالمائة. والجدير بالذكر أن نموذج الذكاء الاصطناعي غير متاح للعامة أو في الاختبار التجريبي. من المحتمل أن تقوم الشركة بتحسين النموذج بشكل أكبر قبل طرحه في المجال العام.


قد يتم إنشاء الروابط التابعة تلقائيًا – راجع بيان الأخلاقيات الخاص بنا للحصول على التفاصيل.



تعليقات

اترك تعليقاً

لن يتم نشر عنوان بريدك الإلكتروني. الحقول الإلزامية مشار إليها بـ *