【项目实战】通过LLaMaFactory+Qwen2-VL-2B微调一个多模态医疗大模型
本文介绍了一个基于多模态大模型的医疗图像诊断项目。项目旨在通过训练一个医疗领域的多模态大模型,提高医生处理医学图像的效率,辅助诊断和治疗。作者以家中老人的脑部CT为例,展示了如何利用MedTrinity-25M数据集训练模型,经过数据准备、环境搭建、模型训练及微调、最终验证等步骤,成功使模型能够识别CT图像并给出具体的诊断意见,与专业医生的诊断结果高度吻合。
揭秘大模型工具调用的核心:上下文工程+MCP
本文系统解析模型上下文协议(MCP)与大模型工具调用的关系,澄清“大模型需理解MCP”的常见误解。MCP实为开发者服务的标准化接口,简化工具集成,提升开发效率,而大模型仅需识别工具列表,无需感知MCP存在。助力高效构建AI智能体。
通义Qwen3-Max:大就是好
通义千问Qwen3-Max正式发布,参数超1T,训练稳定高效,在代码、推理、多语言等任务中表现卓越。预览版已登顶LMArena榜单前三,支持阿里云百炼API调用与Qwen Chat体验,敬请试用。
MCP详解:背景、架构与应用
模型上下文协议(MCP)是由Anthropic提出的开源标准,旨在解决大语言模型与外部数据源和工具集成的难题。作为AI领域的“USB-C接口”,MCP通过标准化、双向通信通道连接模型与外部服务,支持资源访问、工具调用及提示模板交互。其架构基于客户端-服务器模型,提供Python、TypeScript等多语言SDK,方便开发者快速构建服务。MCP已广泛应用于文件系统、数据库、网页浏览等领域,并被阿里云百炼平台引入,助力快速搭建智能助手。未来,MCP有望成为连接大模型与现实世界的通用标准,推动AI生态繁荣发展。