Развитие медицинского ИИ: оценка модели o1-Preview от OpenAI и оптимизация стратегий вывода

Medprompt: Оптимизация ИИ для медицины

Medprompt — это стратегия управления, которая показывает, как можно направлять универсальные языковые модели (LLM) для достижения высоких результатов в специализированных областях, таких как медицина. Используя структурированные методы, такие как рассуждение по цепочке (CoT), примеры с ограниченным количеством показов и ансамблирование, Medprompt соединяет общие и специализированные модели.

Преимущества Medprompt

Этот подход значительно улучшает результаты на медицинских тестах, таких как MedQA, снижая уровень ошибок почти на 50% без дообучения модели. Модель o1-preview от OpenAI демонстрирует дальнейшие достижения в дизайне LLM, используя динамическое рассуждение для улучшения результатов.

Изменение парадигмы в обучении моделей

Ранее специализированное предобучение было ключевым для достижения высоких результатов, как в моделях PubMedBERT и BioGPT. Однако с появлением крупных универсальных моделей, таких как GPT-4, эта парадигма изменилась. Стратегии, такие как Medprompt, улучшают производительность универсальных моделей, позволяя им достигать превосходных результатов на медицинских тестах.

Исследования Microsoft и OpenAI

Исследователи Microsoft и OpenAI оценили модель o1-preview, которая представляет собой новый подход в дизайне ИИ, используя рассуждение CoT во время обучения. Это позволяет решать задачи шаг за шагом, уменьшая зависимость от инженерии подсказок. Исследование показало, что o1-preview превосходит GPT-4 на медицинских тестах, даже с использованием Medprompt.

Как работает Medprompt

Medprompt оптимизирует универсальные модели, такие как GPT-4, для специализированных областей, комбинируя динамическое использование примеров, рассуждение CoT и ансамблирование. Он выбирает релевантные примеры, использует CoT для пошагового рассуждения и повышает точность через голосование большинства. Метастратегии помогают распределять вычислительные ресурсы во время вывода.

Результаты исследования

Исследование показывает, что o1-preview часто превышает GPT-4, особенно в задачах, требующих рассуждения. Хотя ансамблирование остается эффективным, оно требует тщательных компромиссов между стоимостью и производительностью.

Заключение

Модель o1-preview от OpenAI значительно улучшает производительность LLM, достигая высокой точности на медицинских тестах без сложных стратегий подсказок. Существуют компромиссы между точностью, ценой и подходами к подсказкам, что подчеркивает необходимость новых оценок для дальнейшего изучения возможностей модели.

Как внедрить ИИ в вашу компанию

Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ), следуйте этим шагам:

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу.
Определите, где возможно применение автоматизации.
Выберите ключевые показатели эффективности (KPI), которые хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение из множества доступных вариантов.
Внедряйте ИИ решения постепенно, начиная с малого проекта.
На основе полученных данных расширяйте автоматизацию.