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AI 모델 탐색 14

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CheXOne

StanfordAIMI

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시각 질의응답
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GREEN-RadLlama2-7b

StanfordAIMI

This model is a fine-tuned version of StanfordAIMI/RadLLaMA-7b. It achieves the following results on the evaluation set: - Loss: 0.0644 This model is finetuned to evaluate the difference between the reference and candidate radiology report for Chest Xrays. The following hyperparameters were used during training: - learning_rate: 0.0001 - train_batch_size: 8 - eval_batch_size: 8 - seed: 42 - distributed_type: multi-GPU - num_devices: 8 - gradient_accumulation_steps: 32 - total_train_batch_size: 2048 - total_eval_batch_size: 64 - optimizer: Adam with betas=(0.9,0.95) and epsilon=1e-08 - lr_scheduler_type: cosine - lr_scheduler_warmup_ratio: 0.05 - num_epochs: 3.0

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텍스트 생성
입력 텍스트→ 출력 텍스트
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RadBERT

StanfordAIMI

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빈칸 및 마스크
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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SRR-BERT-Leaves

StanfordAIMI

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분류 준비 중
입력 미확인→ 출력 미확인
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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Stanford de-identifier was trained on a variety of radiology and biomedical documents with the goal of automatising the de-identification process while reaching satisfactory accuracy for use in production. Manuscript in-proceedings. These model weights are the recommended ones among all available deidentifier weights. This work was supported in part by the Medical Imaging and Data Resource Center (MIDRC), which is funded by the National Institute of Biomedical Imaging and Bioengineering (NIBIB) of the National Institutes of Health under contract 75N92020D00021 and through The Advanced Research Projects Agency for Health (ARPA-H)

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텍스트 생성오픈 웨이트
입력 텍스트→ 출력 텍스트
요금 미확인멀티모달 및 채널 요금 별도 확인
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COST EXPLORER

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입력, 출력, 캐시 요금을 구분하고 동일 작업량으로 비교하세요. 이미지, 음성, 영상은 개수, 시간, 해상도로 과금될 수 있습니다.

오픈 웨이트는 무료 상업 이용을 뜻하나요?+

반드시 그렇지는 않습니다. 버전별 라이선스, 상업 이용 제한, 정책을 확인하세요. 자체 호스팅에는 연산 및 유지 비용도 듭니다.

1위 모델이 나에게 가장 적합한가요?+

순위는 작업, 버전, 평가 방식에 따라 다릅니다. 실제 업무로 정확도, 지연, 안정성, 비용을 비교하세요.

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