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

  • Запуск BingoGuard: Новый уровень модерации контента от Salesforce AI

    Обзор BingoGuard Salesforce AI представила BingoGuard, инновационную систему модерации контента, использующую большие языковые модели (LLMs). Эта система решает проблемы традиционной модерации, обеспечивая более точную классификацию контента. Ключевые особенности BingoGuard Гранулярная классификация: BingoGuard классифицирует…

  • Улучшение принятия решений в Гомоку с использованием ИИ и обучения с подкреплением

    Улучшение стратегического принятия решений с помощью ИИ в Гомоку Введение Искусственный интеллект (ИИ) может значительно улучшить бизнес-процессы, используя технологии, подобные большим языковым моделям (LLM). Эти модели способны анализировать данные и генерировать идеи, что…

  • PaperBench: Новый стандарт оценки ИИ в исследованиях машинного обучения

    Введение Быстрые достижения в области искусственного интеллекта (ИИ) подчеркивают необходимость эффективных методов оценки. Использование PaperBench может значительно улучшить способность вашей компании использовать ИИ для автоматизации исследовательских задач. Что такое PaperBench? PaperBench — это…

  • Снижение галлюцинаций в больших моделях визуально-языковых систем: практические бизнес-решения

    Снижение галлюцинаций в больших моделях визуального и языкового понимания Понимание проблемы галлюцинаций в LVLM Большие модели визуального и языкового понимания (LVLM) являются мощными инструментами, которые объединяют визуальные и текстовые данные для выполнения задач,…

  • Запуск передовой многомодальной модели встраивания для визуального извлечения документов

    Внедрение многомодальной модели Nomic Модель Nomic Embed Multimodal предлагает компании новые возможности для улучшения обработки документов. Она позволяет эффективно извлекать информацию как из текста, так и из изображений, что значительно упрощает рабочие процессы.…

  • 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…