SafeMed-R1：敵対的強化学習を用いたビジョン・言語モデルにおける、汎用性と堅牢性を備えた医療推論の向上

このArXiv論文は、医療推論におけるビジョン・言語モデルの汎用性と堅牢性を向上させるために、敵対的強化学習の使用を探求しています。この研究は、医療用途におけるAIの信頼性を高めることに焦点を当てており、安全性と正確性の重要な側面に焦点を当てています。

• •本研究では、モデルの性能を向上させるために敵対的強化学習を採用しています。
• •目的は、医療診断におけるAIの信頼性と安全性を向上させることです。
• •このプロジェクトは、ビジョン・言語モデルの汎用性を向上させることを目指しています。