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.
Получите помощь
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам.
Попробуйте ИИ ассистент в продажах, который помогает отвечать на вопросы клиентов и снижает нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от Flycode.ru.
