بایچوان ام۱ مدل زبان بزرگ پزشکی

چالش کمبود داده

یکی از موانع اصلی در ساخت مدل‌های زبان بزرگ پزشکی با کارایی بالا، در دسترس بودن محدود داده‌های آموزشی با کیفیت بالا است. دسترسی به چنین داده‌هایی اغلب به دلیل نگرانی‌های قانونی مربوط به حریم خصوصی و موانع نظارتی شدید، محدود می‌شود. مجموعه داده‌های پزشکی خود پیچیده هستند و شامل اطلاعات ساختاریافته و بدون ساختار، از یادداشت‌های بالینی و سوابق الکترونیکی سلامت گرفته تا کتاب‌های درسی پزشکی و مقالات تحقیقاتی بررسی‌شده توسط همتایان می‌باشند. این ناهمگونی، آموزش جامع مدل را به تلاشی پیچیده تبدیل می‌کند. رویکردهای مختلفی مانند تنظیم دقیق مدل‌های زبان بزرگ عمومی بر روی مجموعه داده‌های پزشکی موجود و به‌کارگیری تکنیک‌های یادگیری انتقالی مورد بررسی قرار گرفته‌اند. با این حال، این روش‌ها اغلب در درک کامل عمق و وسعت دانش پزشکی کوتاهی می‌کنند. در نتیجه، مدل‌هایی که به این شیوه آموزش داده می‌شوند، ممکن است در وظایف خاصی مهارت نشان دهند، اما فاقد درک ظریف و جامعی هستند که برای پرس‌وجوهای پیچیده پزشکی لازم است. این امر بر نیاز حیاتی به استراتژی‌های آموزشی پیچیده‌تر و پالایش‌شده‌تر تأکید می‌کند.

معرفی Baichuan-M1: یک رویکرد نوین

برای مقابله با این چالش‌ها، محققان در Baichuan Inc.، بایچوان-ام۱ (Baichuan-M1) را توسعه داده‌اند، یک سری پیشگامانه از مدل‌های زبان بزرگ که به‌طور صریح برای کاربردهای پزشکی طراحی شده‌اند. Baichuan-M1 نشان‌دهنده یک انحراف از رویکردهای سنتی است که به تطبیق معماری‌های موجود از طریق پیش‌آموزش اضافی یا پس‌آموزش متکی هستند. در عوض، Baichuan-M1 از پایه و اساس، با تأکید ویژه بر پرورش تخصص عمیق پزشکی ساخته شده است. این مدل بر روی یک مجموعه داده گسترده شامل 20 تریلیون توکن، که هم منابع داده عمومی و هم منابع داده خاص پزشکی را در بر می‌گیرد، آموزش داده شده است. هدف این رژیم آموزشی جامع، ایجاد تعادل ظریف بین درک گسترده زبان و دقت خاص دامنه است. در نتیجه، Baichuan-M1 نه تنها در وظایف عمومی، مانند کدنویسی و استدلال ریاضی، مهارت نشان می‌دهد، بلکه در طیف گسترده‌ای از کاربردهای پزشکی، از جمله تشخیص و توصیه‌های درمانی، نیز برتری دارد. Baichuan-M1 با بهره‌گیری از یک معماری ترانسفورمر بهینه‌شده، آماده است تا معیار جدیدی برای پیشرفت‌های مبتنی بر هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشتی ایجاد کند.

نوآوری‌های معماری و استراتژی‌های آموزشی

معماری مدل Baichuan-M1 از Llama و سایر چارچوب‌های تثبیت‌شده الهام می‌گیرد و ویژگی‌های کلیدی مانند نرمال‌سازی RMSNorm قبل از نرم، فعال‌سازی SwishGlu در لایه شبکه پیش‌خور (FFN) و تعبیه‌های موقعیت چرخشی را در خود جای داده است. برای بهینه‌سازی کارایی استنتاج، این مطالعه هر دو مکانیزم توجه سراسری و پنجره لغزنده را ادغام می‌کند. بعد سر برای لایه‌های سراسری به 256 افزایش یافته است و توانایی مدل را برای درک وابستگی‌های دوربرد افزایش می‌دهد. علاوه بر این، کانولوشن‌های کوتاه زمانی برای توجه کلید-مقدار اعمال می‌شوند که قابلیت‌های یادگیری درون‌متنی را تقویت می‌کنند.

این مدل از یک توکنایزر ترکیبی استفاده می‌کند که به‌طور خاص برای مدیریت موثر متن‌های پزشکی و عمومی طراحی شده است. یک استراتژی آموزشی مبتنی بر برنامه درسی اتخاذ شده است که به‌تدریج پیچیدگی داده‌های آموزشی را افزایش می‌دهد تا یادگیری قوی‌تری را تسهیل کند. برش گرادیان تطبیقی برای اطمینان از پایداری آموزش، کاهش خطر انفجار گرادیان‌ها، پیاده‌سازی شده است. تنظیم دقیق نظارت‌شده برای پالایش مهارت‌های استدلال عمومی و عملکرد وظایف خاص پزشکی به‌کار گرفته می‌شود. این رویکرد دقیق تضمین می‌کند که Baichuan-M1 دارای درک قوی زبان، توانایی‌های استدلال پزشکی پیچیده و ظرفیت مدیریت کارآمد اسناد طولانی است، در حالی که کارایی استنتاج بهینه را حفظ می‌کند.

ارزیابی عملکرد و محک‌زنی

برای ارزیابی دقیق قابلیت‌های Baichuan-M1-14B-Base، محققان مجموعه‌ای از ارزیابی‌ها را با استفاده از انواع محک‌های تثبیت‌شده انجام دادند که عمدتاً بر توانایی‌های تولید کد و استدلال ریاضی آن متمرکز بود. عملکرد این مدل با مدل‌های سری Qwen2.5 مقایسه شد.

برای تولید کد، از چارچوب EvalPlus و Bigcodebench استفاده شد. این محک‌ها توانایی مدل را برای تولید کد کاربردی بر اساس توصیف‌های زبان طبیعی ارزیابی می‌کنند. از نظر مهارت ریاضی، از مجموعه داده‌های MATH و CMATH استفاده شد. این مجموعه داده‌ها توانایی مدل را برای حل طیف گسترده‌ای از مسائل ریاضی، از حساب پایه تا حساب دیفرانسیل و انتگرال پیشرفته، به چالش می‌کشند.

در حالی که نوع 14B-Instruct بایچوان-ام۱ هنوز شکاف عملکردی را در مقایسه با مدل‌های اختصاصی مانند Claude-3.5-Sonnet و GPT-4o نشان می‌دهد، این شکاف به‌طور قابل‌توجهی کاهش یافته است. نتایج نشان می‌دهد که Baichuan-M1-14B-Base عملکرد رقابتی را در وظایف خاص نشان می‌دهد و نقاط قوت خود را در تولید کد و استدلال ریاضی در مقایسه با سایر مدل‌های پیشرفته به نمایش می‌گذارد.

بازاندیشی در رویکرد به مدل‌های زبان بزرگ تخصصی

توسعه مدل‌های زبان بزرگ برای حوزه‌های تخصصی به‌طور سنتی به‌شدت به تنظیم دقیق مدل‌های از پیش موجود متکی بوده است. با این حال، شواهد تجربی نشان می‌دهد که آموزش بیشتر بر روی مدل‌هایی که قبلاً بر روی مجموعه داده‌های عمومی وسیع آموزش داده شده‌اند، ممکن است همیشه نتایج بهینه‌ای را برای عملکرد خاص دامنه، به‌ویژه بدون به خطر انداختن قابلیت‌های عمومی، به همراه نداشته باشد. در زمینه کاربردهای پزشکی، تنظیم دقیق یک مدل همه‌منظوره با داده‌های پزشکی ممکن است کمتر از آموزش یک مدل از ابتدا، که به‌طور خاص برای حوزه پزشکی طراحی شده است، موثر باشد.

پروژه Baichuan-M1 این رویکرد جایگزین را در بر می‌گیرد. با آموزش مدل بر روی یک مجموعه داده عظیم 20 تریلیون توکنی، که بخش قابل‌توجهی از آن به دانش پزشکی اختصاص داده شده است، محققان قصد داشته‌اند تخصص عمیق پزشکی را پرورش دهند و در عین حال قابلیت‌های زبانی عمومی قوی را حفظ کنند. هدف از منبع باز کردن Baichuan-M1-14B، تقویت تحقیقات و توسعه بیشتر در این حوزه حیاتی است.

رسیدگی به چالش‌های باقی‌مانده

با وجود پیشرفت‌های قابل‌توجهی که Baichuan-M1 نشان می‌دهد، مهم است که اذعان کنیم چالش‌هایی باقی مانده است. به عنوان مثال، تشخیص بیماری‌های نادر اغلب به سطحی از دانش تخصصی و تشخیص الگو نیاز دارد که حتی پیشرفته‌ترین مدل‌های زبان بزرگ نیز ممکن است در دستیابی به آن با مشکل مواجه شوند. علاوه بر این، کاربرد موفقیت‌آمیز این مدل‌ها در دنیای واقعی نیازمند بررسی دقیق پیامدهای اخلاقی، حریم خصوصی داده‌ها و انطباق با مقررات است.

تکامل مداوم Baichuan-M1، که توسط تحقیقات مستمر و مشارکت‌های جامعه هدایت می‌شود، این پتانسیل را دارد که به‌طور قابل‌توجهی وضعیت پیشرفته‌ترین فناوری را در تصمیم‌گیری پزشکی مبتنی بر هوش مصنوعی ارتقا دهد. توانایی این مدل‌ها برای کمک به متخصصان مراقبت‌های بهداشتی در ارائه مراقبت‌های دقیق‌تر، به‌موقع‌تر و شخصی‌سازی‌شده‌تر می‌تواند تأثیر عمیقی بر نتایج بیمار و کارایی کلی سیستم‌های مراقبت‌های بهداشتی داشته باشد. سفر به سمت هوش مصنوعی پزشکی واقعاً قابل‌اعتماد و قابل‌اتکا بدون شک پیچیده و چندوجهی است، اما توسعه مدل‌هایی مانند Baichuan-M1 نشان‌دهنده یک گام مهم به جلو است. در نظر گرفتن دقیق جنبه‌های فنی و اخلاقی برای اطمینان از اینکه این ابزارهای قدرتمند به‌طور مسئولانه و موثر برای بهبود سلامت انسان استفاده می‌شوند، بسیار مهم خواهد بود. کاوش مستمر معماری‌های جدید، استراتژی‌های آموزشی و روش‌های ارزیابی برای پیشبرد مرزهای آنچه در این زمینه به‌سرعت در حال تکامل امکان‌پذیر است، ضروری خواهد بود.
مدل‌های زبان بزرگ (LLMs) توانایی‌های چشمگیری در کاربردهای مختلف عمومی نشان داده‌اند. با این حال، کاربرد آنها در حوزه‌های تخصصی، به‌ویژه پزشکی، چالش‌های منحصربه‌فردی را به همراه داشته است. پیچیدگی ذاتی دانش پزشکی، همراه با کمبود نسبی داده‌های باکیفیت و خاص دامنه، توسعه مدل‌های زبان بزرگ پزشکی واقعاً موثر را به یک کار دشوار تبدیل کرده است. در حالی که مدل‌هایی مانند GPT-4 و DeepseekR1 تطبیق‌پذیری قابل‌توجهی را در طیف وسیعی از صنایع نشان داده‌اند، سازگاری مستقیم آنها با حوزه پزشکی اغلب با ماهیت پیچیده اصطلاحات پزشکی، تنوع گسترده تخصص‌های فرعی پزشکی و تکامل سریع و مداوم ادبیات پزشکی با مشکل مواجه می‌شود. برخلاف کاربردهای عمومی، هوش مصنوعی پزشکی به توانایی تفسیر زبان تخصصی و بسیار فنی و ارائه پاسخ‌هایی نیاز دارد که نه تنها دقیق، بلکه از نظر متنی نیز مناسب باشند، چالشی که مدل‌های زبان بزرگ سنتی اغلب برای برآورده کردن آن با مشکل مواجه بوده‌اند.