[论文翻译]PathAsst: 迈向病理学通用人工智能的生成式基础AI助手

随着大语言模型(LLM)和多模态技术的持续成熟，通用多模态大语言模型(MLLM)的发展迅猛，在自然图像解读领域展现出重要应用价值。然而病理学领域仍存在大量未开发潜力，特别是在高质量数据收集和综合模型框架设计方面。为填补病理学多模态大语言模型的空白，我们推出PathAsst——一个革新病理诊断与预测分析的多模态生成式基础AI助手。PathAsst的开发包含三个关键步骤：数据获取、CLIP模型适配，以及PathAsst多模态生成能力的训练。