Aloe: Семейство улучшенных открытых здравоохранительных моделей, достигающих передовых результатов благодаря объединению моделей и стратегиям подсказок

 Aloe: A Family of Fine-tuned Open Healthcare LLMs that Achieves State-of-the-Art Results through Model Merging and Prompting Strategies

Применение моделей LLM в медицинской технологии

В медицинской технологии разработка и использование больших языковых моделей (LLM) становятся все более важными. Эти передовые модели способны обрабатывать и интерпретировать огромные объемы медицинских текстов, предоставляя инсайты, для получения которых ранее требовалось значительное человеческое экспертное мнение. Эволюция этих технологий имеет потенциал значительно снизить затраты на здравоохранение и расширить доступ к медицинским знаниям среди различных демографических групп.

Вызовы и решения

Одним из растущих вызовов в этой сфере технологий является отсутствие конкурентоспособных открытых моделей, способных соперничать с производительностью собственных систем. Открытые здравоохраненные LLM-модели крайне важны, поскольку они способствуют прозрачности и доступности для инноваций, что существенно для равноправного развития технологий в здравоохранении.

Традиционно здравоохраненные LLM-модели улучшаются путем продолжительного предварительного обучения на обширных специфических доменных наборах данных и настройки для конкретных задач. Однако эти методики часто не масштабируются эффективно с увеличением размера модели и сложности данных, что ограничивает их практическую применимость в реальных медицинских сценариях.

Инновационные решения Aloe models

Исследователи из Barcelona Supercomputing Center (BSC) и Universitat Politècnica de Catalunya – Barcelona Tech (UPC) разработали новую серию здравоохраненных LLM-моделей – Aloe models. Эти модели используют инновационные стратегии, такие как слияние моделей и настройка по заданию, используя лучшие характеристики существующих моделей и улучшая их через сложные регимы обучения на общедоступных и синтезированных наборах данных. Модели Aloe обучаются с использованием нового набора данных, включающего смесь общедоступных и синтетических данных, сгенерированных с использованием передовых техник Chain of Thought (CoT).

Технологическая основа моделей Aloe включает интеграцию различных новых стратегий обработки данных и обучения. Например, они используют фазу выравнивания с оптимизацией прямого предпочтения (DPO) для этического выравнивания моделей, и их производительность тестируется по множеству метрик предвзятости и токсичности. Модели также проходят тщательный процесс “red teaming” для оценки потенциальных рисков и обеспечения их безопасности при внедрении.

Результаты и преимущества

Метрики производительности моделей Aloe достигли современных стандартов по сравнению с другими открытыми моделями, значительно превзойдя их в точности ответов на медицинские вопросы и этическом выравнивании. Например, в оценках, включающих медицинские бенчмарки, такие как MedQA и PubmedQA, модели Aloe продемонстрировали улучшение точности более чем на 7% по сравнению с предыдущими открытыми моделями, демонстрируя их превосходную способность к обработке сложных медицинских запросов.

Заключение

Модели Aloe представляют собой прорыв в применении LLM в сфере здравоохранения. Совмещая передовые технологии и этические соображения, эти модели улучшают точность и надежность обработки медицинских данных, обеспечивая доступность и пользу от передовых технологий в области здравоохранения. Внедрение таких моделей является критическим шагом в демократизации сложных медицинских знаний и улучшении глобального здравоохранения за счет улучшенных инструментов принятия решений, которые одновременно эффективны и этически выровнены.

Мобильная разработка на заказ и готовые решения

Мобильная разработка

Готовые и индивидуальные решения

Веб решения - разработка сайтов и сервисов

Web решения

Получите бесплатную консультацию по веб-разработке прямо сейчас

Аутсорсинг, подбор специалистов и команд разработки

Аутсорсинг

Выберите своего специалиста сегодня и начните свой проект

Новости

  • Многоходовое Внимание: Революция в Понимании Языковых Моделей

    Введение в механизмы внимания в языковых моделях Языковые модели (LLMs) активно используют механизмы внимания для эффективного извлечения контекстной информации. Однако традиционные методы внимания ограничены однотокеновым вниманием, что может затруднять понимание сложных языковых зависимостей.…

  • Amazon Nova Act: Революция в автоматизации веб-задач

    Введение в Amazon Nova Act Amazon представил революционную модель ИИ под названием Nova Act, предназначенную для автоматизации различных веб-задач. Этот ИИ-агент может автоматизировать процессы, такие как заполнение форм, навигация по интерфейсу и управление…

  • Руководство для начинающих по терминалу и командной строке: основные команды и советы

    Практические бизнес-решения с использованием Terminal/Command Prompt Введение Terminal и Command Prompt – это мощные инструменты для взаимодействия с компьютерами, которые могут значительно повысить производительность и эффективность в бизнесе. Преимущества использования Terminal/Command Prompt Эффективная…

  • Гибридная система вознаграждений ByteDance: улучшение RLHF с помощью RTV и GenRM

    Введение в Гибридную Систему Наград в ИИ Недавнее исследование от ByteDance представляет значительное достижение в области искусственного интеллекта через гибридную систему наград. Эта система объединяет Проверяющие Задачи Размышления (RTV) и Генеративную Модель Наград…

  • Революционная платформа AI для интеграции рассуждений и поиска

    Введение в ReSearch: Прогрессивная AI-структура Обзор ReSearch ReSearch представляет собой продвинутую структуру, которая обучает большие языковые модели (LLM) комбинировать рассуждения с поиском с помощью обучения с подкреплением, устраняя необходимость в контролируемых данных для…

  • Использование Git и Git Bash: Руководство для бизнеса

    Бизнес-преобразование с помощью Git и искусственного интеллекта Введение Использование Git и Git Bash может значительно улучшить управление проектами. Эти инструменты позволяют командам отслеживать изменения кода и эффективно сотрудничать, что значительно повышает производительность бизнеса.…

  • Создание инструмента для анализа рентгеновских снимков с открытым исходным кодом

    Создание инструмента для оценки рентгеновских снимков с открытым исходным кодом Практические бизнес-решения Создание прототипа инструмента для оценки рентгеновских снимков может значительно улучшить процессы диагностики и повысить качество обслуживания клиентов в медицинских учреждениях. Использование…

  • Увеличение разнообразия креативного письма с помощью DPO и ORPO в ИИ моделях

    Улучшение креативного письма с помощью ИИ: Практические решения для бизнеса Понимание проблемы креативного письма в ИИ Креативное письмо требует разнообразия и воображения, что представляет собой уникальную задачу для систем искусственного интеллекта (ИИ). В…

  • Оценка юридических ответов на соответствие GDPR с помощью платформы Atla

    Оценка юридических ответов для соблюдения GDPR с помощью платформы Atla Обзор Данный гид описывает практический подход к оценке качества юридических ответов, сгенерированных языковыми моделями, с использованием платформы Atla и Python SDK. Наша цель…

  • VideoMind: Прорыв в понимании видео с помощью ИИ

    Видеоминд: Применение AI для понимания видео Видеоминд представляет собой значительное достижение в области искусственного интеллекта, особенно в понимании видео. Этот инновационный подход решает уникальные задачи анализа видеоконтента. Понимание задач видеоконтента Видеоматериалы более сложны…

  • Hostinger Horizons: Создавайте веб-приложения без кода с помощью ИИ

    Практические бизнес-решения с использованием Hostinger Horizons Hostinger Horizons предлагает уникальные возможности для бизнеса благодаря своей платформе без кода, которая упрощает создание веб-приложений. Вот как это может улучшить бизнес и реальную жизнь: Преимущества использования…

  • Hunyuan-T1: Революция в Искусственном Интеллекте для Бизнеса

    Практические бизнес-решения Преобразование рабочих процессов Искусственный интеллект может значительно улучшить бизнес-операции. Вот практические шаги, которые стоит рассмотреть: 1. Определите возможности автоматизации Ищите процессы, которые можно автоматизировать для повышения эффективности. 2. Улучшите взаимодействие с…

  • FFN Fusion от NVIDIA: Революция в эффективности больших языковых моделей

    Введение в большие языковые модели Большие языковые модели (LLMs) становятся все более важными в различных секторах, обеспечивая работу приложений, таких как генерация естественного языка и разговорные агенты. Однако с увеличением размера и сложности…

  • UI-R1: Улучшение предсказания действий GUI с помощью обучения с подкреплением

    UI-R1 Framework: Улучшение предсказания действий GUI с помощью ИИ Обзор проблемы Традиционный метод обучения больших языковых моделей (LLMs) и агентов графического пользовательского интерфейса (GUI) требует больших объемов размеченных данных, что приводит к длительным…

  • Эффективное Масштабирование Времени Вывода для Бизнеса

    Оптимизация времени вывода для потоковых моделей: практические бизнес-решения Введение Недавние разработки в области искусственного интеллекта сместили акцент с увеличения размера модели и объема обучающих данных на повышение эффективности вычислений во время вывода. Эта…

  • Устойчивое развитие AI для временных рядов с помощью синтетических данных: инновационный подход Salesforce

    Возможности ИИ для анализа временных рядов с использованием синтетических данных Анализ временных рядов имеет огромное значение для бизнеса, но он сталкивается с проблемами доступности и качества данных. Использование синтетических данных может решить эти…

  • Руководство по решению уравнения Бюргера 1D с помощью PINNs в PyTorch

    Практическое руководство по преобразованию бизнеса с помощью ИИ Это руководство демонстрирует, как использовать физически обоснованные нейронные сети (PINNs) для решения уравнения Бургенса и как такие технологии могут улучшить бизнес-процессы и реальную жизнь. Шаги…

  • Открытие OpenVLThinker-7B: Новый уровень визуального мышления для бизнеса

    Улучшение визуального мышления с OpenVLThinker-7B Понимание проблемы Модели, объединяющие обработку языка и интерпретацию изображений, испытывают трудности с многошаговым мышлением. Это создает проблемы в таких задачах, как понимание графиков и решение визуальных математических задач.…