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申请/专利权人:合肥云诊信息科技有限公司
摘要:本发明涉及多模态大模型技术领域,具体公开了一种基于多模态大模型的中医舌诊分析系统及方法,通过Tongueai‑API接口批量生成舌象和面象图像的中医特征定性、定量描述文本,构造视觉文本融合的中医望诊问诊指令微调数据集的方法,为TongueLMM大模型的中医舌诊问诊垂直领域训练提供了重要数据支撑。TongueLMM语言解码器模块是对通用LLM大语言生成模型进行融合视觉与语言指令的微调,通过训练LLM对视觉文本多模态指令跟随学习,激发LLM语言模型的图像理解能力。语言解码器模块可适配多种对中文支持较好的LLM模型,本项目LLM选择LLaMA网络模型,使用中医望诊问诊指令微调数据集迁移学习在中医舌面象解读及多轮问答、中医体质推理的三个训练任务中取得了较高性能。
主权项:1.一种基于多模态大模型的中医舌诊分析方法,其特征在于,所述方法包括:步骤S1、训练视觉编码器Et模块;步骤S2、使用云诊科技AI舌诊开放平台Tongueai-API接口生成舌象和面象图像的中医特征描述文本,形成舌面象的中医特征解读数据、多轮问答数据和体质推理数据,并构建TongueLMM视觉文本融合的中医望诊问诊指令微调数据集;步骤S3、通过将舌面象视觉编码特征映射到自然语言词嵌入向量特征空间的多层感知神经网络学习模态融合模块fp,采用多层线性变换残差网络结构训练视觉编码与中医专业术语的概念对齐,以将视觉信息转化为语言描述;步骤S4、通过TongueLMM模态融合学习模块fp连接Tongue视觉编码器Et和TongueLMM语言解码器fσ,并在生成的舌象问诊指令性视觉-语言数据上进行端到端的微调训练,所述训练包括:中医舌面象解读、舌面象多轮问诊、舌面象推理体质三个子任务训练。
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