许可证: 其他 许可证名称: 微软研究许可证 许可证链接: https://github.com/microsoft/LLaVA-Med/blob/main/Research%20License.docx 标签:

• 医疗

此模型由Hugging Face团队添加。

注意：此“增量模型”无法直接使用。 用户需将其应用于原始LLaMA权重之上，才能获得实际的LLaVA权重。

LLaVA-Med：基于VQA-Rad微调

通过视觉指令调优，构建生物医学领域具备GPT-4级别能力的大型语言与视觉模型。

[论文，NeurIPS 2023数据集与基准测试赛道（焦点论文）] | [LLaVA-Med GitHub仓库]

李春元*, Cliff Wong*, 张胜*, Naoto Usuyama, 刘昊天, 杨建伟, Tristan Naumann, Hoifung Poon, 高剑峰 (*同等贡献)

由GLIGEN使用基于框的修复模式生成，包含三个框：白色医生外套、听诊器、带有红十字标志的白色医生帽。

LLaVA-Med初始化为通用领域的LLaVA，随后通过课程学习方式持续训练（先进行生物医学概念对齐，再进行全面的指令调优）。我们在标准视觉对话和问答任务上评估了LLaVA-Med。

使用与许可声明：数据、代码和模型检查点仅限研究用途，并受LLaMA、Vicuna和GPT-4各自使用条款的额外限制。数据基于CC BY NC 4.0许可开放。数据、代码和模型检查点可用于非商业目的，任何基于此数据集训练的模型应仅用于研究目的。明确禁止将基于此数据训练的模型用于临床护理或任何临床决策。

模型描述

生物医学大型语言与视觉助手（即“LLaVA-Med”）是通过课程学习方法将LLaVA适配至生物医学领域的大型语言与视觉模型。此开源版本仅供研究使用，以促进对应论文的可复现性，该论文声称在开放式生物医学问答任务（包括PathVQA和VQA-RAD等常见视觉问答基准数据集）上性能有所提升。

模型用途

预期用途

数据、代码和模型检查点仅用于（I）未来视觉语言处理研究及（II）参考论文中实验结果的复现。数据、代码和模型检查点不适用于临床护理或任何临床决策。

主要预期用途

主要用途是支持AI研究人员复现并在此工作基础上构建。LLaVA-Med及其相关模型应有助于探索各类生物医学视觉语言处理（VLP）和视觉问答（VQA）研究问题。

超出范围用途

任何模型部署用例（无论商业与否）均超出范围。尽管我们使用广泛的公开研究基准评估模型，但模型及评估仅供研究，不适用于部署用例。详情请参阅相关论文。

数据

此模型基于PMC-15M数据集，这是一个用于生物医学视觉语言处理的大规模并行图文数据集，包含从PubMed Central生物医学研究文章中提取的1500万图表-标题对，涵盖显微镜、放射学、组织学等多样化的生物医学图像类型。

局限性

此模型基于英语语料库开发，可能被视为仅限英语。模型在LLaVA-Med论文描述的狭窄生物医学基准任务集上评估，因此不适用于任何临床环境。在某些条件下，模型可能做出不准确预测并显示局限性，需额外缓解策略。特别是，此模型可能继承其衍生模型LLaVA的许多限制。

此外，此模型部分使用PMC-15M数据集开发。构成此数据集的图表-标题对可能包含反映当前学术出版实践的偏见，例如对应论文可能富含阳性结果、极端案例样本，或反映不代表其他生物医学数据源的分布。

安装

1. 克隆LLaVA-Med GitHub仓库并进入LLaVA-Med目录

https://github.com/microsoft/LLaVA-Med.git
cd LLaVA-Med

2. 安装包：创建conda环境

conda create -n llava-med python=3.10 -y
conda activate llava-med
pip install --upgrade pip  # 启用PEP 660支持

3. 为训练案例安装额外包

pip uninstall torch torchvision -y
pip install torch==2.0.0+cu117 torchvision==0.15.1+cu117 torchaudio==2.0.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
pip install openai==0.27.8
pip uninstall transformers -y
pip install git+https://github.com/huggingface/transformers@cae78c46
pip install -e .

pip install einops ninja open-clip-torch
pip install flash-attn --no-build-isolation

服务

上述模型权重为增量权重。LLaVA-Med检查点的使用需遵守基础LLM的模型许可：LLaMA。

步骤：

1. 下载增量权重。
2. 按此处说明获取HuggingFace格式的原始LLaMA权重。
3. 使用以下脚本应用我们的增量获取LLaVA-Med权重。在脚本中，将--delta参数设置为解压后的llava_med_in_text_60k_delta目录路径。通过更改--delta参数（及base/target相应路径）可适配其他增量权重。

python3 -m llava.model.apply_delta \
    --base /path/to/llama-7b \
    --target /output/path/to/llava_med_in_text_60k \
    --delta path/to/llava_med_in_text_60k_delta

评估

医疗视觉聊天（GPT辅助评估）

我们为多模态建模提供的GPT辅助评估流程，旨在全面理解视觉语言模型的能力。详情请参阅论文。

1. 生成LLaVA-Med响应

python model_vqa.py \
    --model-name ./checkpoints/LLaVA-7B-v0 \
    --question-file data/eval/llava_med_eval_qa50_qa.jsonl \
    --image-folder data/images/ \
    --answers-file /path/to/answer-file.jsonl

2. 评估生成响应。在我们的案例中，llava_med_eval_qa50_qa.jsonl包含问题、上下文（标题和内联提及）及纯文本GPT-4（0314）生成的响应，我们将其视为基准真值。

python llava/eval/eval_multimodal_chat_gpt_score.py \
    --question_input_path data/eval/llava_med_eval_qa50_qa.jsonl \
    --input_path /path/to/answer-file.jsonl \
    --output_path /path/to/save/gpt4-eval-for-individual-answers.jsonl

3. 汇总评估结果

python summarize_gpt_review.py

医疗VQA

我们的实验考虑了三个医疗VQA数据集：VQA-Rad、SLAKE、Pathology-VQA。以VQA-Rad为例说明如何将LLaVA-Med应用于下游场景。

- 准备数据

1. 请参阅VQA-Rad仓库设置数据集。
2. 为LLaVA-Med对话式格式（与指令调优相同格式）生成VQA-Rad数据集。每个数据集处理为三个部分：train.json、test.json、images。

- 微调

为在下游数据集上实现更高性能，使用与指令调优相同的全模型调优脚本继续训练LLaVA-Med。

torchrun --nnodes=1 --nproc_per_node=8 --master_port=25001 \
    llava/train/train_mem.py \
    --model_name_or_path /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention \
    --data_path /path/to/eval/vqa_rad/train.json \
    --image_folder /path/to/eval/vqa_rad/images \
    --vision_tower openai/clip-vit-large-patch14 \
    --mm_vision_select_layer -2 \
    --mm_use_im_start_end True \
    --bf16 True \
    --output_dir /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad \
    --num_train_epochs 3 \
    --per_device_train_batch_size 1 \
    --per_device_eval_batch_size 4 \
    --gradient_accumulation_steps 8 \
    --evaluation_strategy "no" \
    --save_strategy "steps" \
    --save_steps 5000 \
    --save_total_limit 3 \
    --learning_rate 2e-5 \
    --weight_decay 0. \
    --warmup_ratio 0.03 \
    --lr_scheduler_type "cosine" \
    --logging_steps 1 \
    --tf32 True \
    --fsdp "full_shard auto_wrap" \
    --fsdp_transformer_layer_cls_to_wrap 'LlamaDecoderLayer' \
    --model_max_length 2048 \
    --gradient_checkpointing True \
    --lazy_preprocess True \
    --report_to wandb

- 评估

根据评估中使用的检查点，零样本性能报告于医疗指令调优检查点（如LLaVA-Med-7B），微调性能报告于在下游数据集训练集上进一步调优的检查点（如LLaVA-Med-7B-VQA-Rad）。

(a) 在ScienceQA数据集上生成LLaVA响应

(a.1). [选项1] 多GPU推理 可使用多GPU评估，并拼接生成的jsonl文件。请参考我们的批量评估脚本。

python llava/eval/run_med_datasets_eval_batch.py --num-chunks 8  --model-name /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad \
    --question-file path/to/eval/vqa_rad/test.json \
    --image-folder path/to/eval/vqa_rad/images \
    --answers-file /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad/test-answer-file.jsonl

(a.2). [选项2] 单GPU推理

python llava/eval/model_vqa_med.py --model-name /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad \
    --question-file path/to/eval/vqa_rad/test.json \
    --image-folder path/to/eval/vqa_rad/images \
    --answers-file /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad/test-answer-file.jsonl

(b) 评估生成响应

(b.1). [选项1] 所有三个VQA数据集评估

python llava/eval/run_eval_batch.py \
    --pred_file_parent_path /path/to/llava-med \
    --target_test_type test-answer-file

收集项目路径下所有预测文件的解码结果，计算相应评估指标，并输出结果至"eval_results_med_datasets.jsonl"。为分析分数，我们提供ipython笔记本run_eval_metrics.ipynb。

(b.2). [选项2] 单一特定VQA数据集评估

python llava/eval/run_eval.py \
    --gt /path/to/eval/vqa_rad/test.json \
    --pred /path/to/checkpoint_llava_med_instruct_60k_inline_mention/eval/fine_tuned/vqa_rad/test-answer-file.jsonl

LLaVA-Med性能请参阅llava_med_performance.md或论文。

致谢

• 我们的项目基于LLaVA和Vicuna：它们分别以惊人的多模态和语言能力提供了我们的基础模型！

如果您发现LLaVA-Med对您的研究和应用有用，请引用以下BibTeX：

@article{li2023llavamed,
  title={Llava-med: Training a large language-and-vision assistant for biomedicine in one day},
  author={Li, Chunyuan and Wong, Cliff and Zhang, Sheng and Usuyama, Naoto and Liu, Haotian and Yang, Jianwei and Naumann, Tristan and Poon, Hoifung and Gao, Jianfeng},
  journal={arXiv preprint arXiv:2306.00890},
  year={2023}
}

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