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.