ਡਾਟਾ ਦੀ ਘਾਟ ਦੀ ਚੁਣੌਤੀ
ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲ (LLMs) ਨੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਵਾਲੀਆਂ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਖੇਤਰਾਂ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਦਵਾਈ ਵਿੱਚ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੇ ਵਿਲੱਖਣ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਪੇਸ਼ ਕੀਤੀਆਂ ਹਨ। ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਅੰਦਰੂਨੀ ਜਟਿਲਤਾ, ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਾਲੇ, ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਦੀ ਅਨੁਸਾਰੀ ਕਮੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਸੱਚਮੁੱਚ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਮੈਡੀਕਲ LLMs ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਇੱਕ ਮੁਸ਼ਕਲ ਕੰਮ ਬਣਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ। ਜਦੋਂ ਕਿ GPT-4 ਅਤੇ DeepseekR1 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੇ ਉਦਯੋਗਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਕਮਾਲ ਦੀ ਬਹੁਪੱਖੀਤਾ ਦਿਖਾਈ ਹੈ, ਡਾਕਟਰੀ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦਾ ਸਿੱਧਾ ਅਨੁਕੂਲਨ ਅਕਸਰ ਡਾਕਟਰੀ ਸ਼ਬਦਾਵਲੀ ਦੀ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ, ਡਾਕਟਰੀ ਉਪ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਵਿਭਿੰਨਤਾ, ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਸਾਹਿਤ ਦੇ ਤੇਜ਼, ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ ਦੁਆਰਾ ਰੁਕਾਵਟ ਬਣਦਾ ਹੈ। ਆਮ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਉਲਟ, ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਹੀ ਤਕਨੀਕੀ, ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਨਾ ਸਿਰਫ ਸਟੀਕ ਹੋਣ ਬਲਕਿ ਪ੍ਰਸੰਗਿਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਵੀ ਉਚਿਤ ਹੋਣ, ਇੱਕ ਚੁਣੌਤੀ ਜਿਸਦਾ ਸਾਹਮਣਾ ਕਰਨ ਲਈ ਰਵਾਇਤੀ LLMs ਅਕਸਰ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰਦੇ ਰਹੇ ਹਨ।
ਉੱਚ-ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਾਲੇ ਮੈਡੀਕਲ LLMs ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮੁਢਲੀਆਂ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਉੱਚ-ਗੁਣਵੱਤਾ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੀਮਤ ਉਪਲਬਧਤਾ ਹੈ। ਅਜਿਹੇ ਡੇਟਾ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਅਕਸਰ ਜਾਇਜ਼ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਰੁਕਾਵਟਾਂ ਕਾਰਨ ਸੀਮਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਖੁਦ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਢਾਂਚਾਗਤ ਅਤੇ ਗੈਰ-ਢਾਂਚਾਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਕਲੀਨਿਕਲ ਨੋਟਸ ਅਤੇ ਇਲੈਕਟ੍ਰਾਨਿਕ ਹੈਲਥ ਰਿਕਾਰਡ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਮੈਡੀਕਲ ਪਾਠ-ਪੁਸਤਕਾਂ ਅਤੇ ਪੀਅਰ-ਸਮੀਖਿਆ ਕੀਤੇ ਖੋਜ ਲੇਖ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇਹ ਵਿਭਿੰਨਤਾ ਵਿਆਪਕ ਮਾਡਲ ਸਿਖਲਾਈ ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕੋਸ਼ਿਸ਼ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹੁੰਚਾਂ ਦੀ ਖੋਜ ਕੀਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉਪਲਬਧ ਮੈਡੀਕਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਆਮ LLMs ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਅਤੇ ਟ੍ਰਾਂਸਫਰ ਲਰਨਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਹ ਵਿਧੀਆਂ ਅਕਸਰ ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਦੀ ਪੂਰੀ ਡੂੰਘਾਈ ਅਤੇ ਚੌੜਾਈ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਘੱਟ ਜਾਂਦੀਆਂ ਹਨ। ਸਿੱਟੇ ਵਜੋਂ, ਇਸ ਤਰੀਕੇ ਨਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਪਰ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਡਾਕਟਰੀ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਸੂਖਮ, ਸੰਪੂਰਨ ਸਮਝ ਦੀ ਘਾਟ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਵਧੇਰੇ ਆਧੁਨਿਕ ਅਤੇ ਸੋਧੀਆਂ ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਗੰਭੀਰ ਲੋੜ ਨੂੰ ਰੇਖਾਂਕਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਦੀ ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਇੱਕ ਨਵੀਂ ਪਹੁੰਚ
ਇਨ੍ਹਾਂ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਦਾ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ, ਬੈਚੁਆਨ ਇੰਕ. ਦੇ ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਵਿਕਸਤ ਕੀਤਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਮੈਡੀਕਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਸਪੱਸ਼ਟ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਬੇਮਿਸਾਲ ਲੜੀ ਹੈ। ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਰਵਾਇਤੀ ਪਹੁੰਚਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵੱਖਰਾ ਰਸਤਾ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਜੋ ਵਾਧੂ ਪ੍ਰੀ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਜਾਂ ਪੋਸਟ-ਟ੍ਰੇਨਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਮੌਜੂਦਾ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ‘ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਨੂੰ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਹੀ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘੀ ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ‘ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ 20 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਵਾਲੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਗਈ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਆਮ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਸਰੋਤ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਸ ਵਿਆਪਕ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਣਾਲੀ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਵਿਆਪਕ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ ਅਤੇ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਇੱਕ ਨਾਜ਼ੁਕ ਸੰਤੁਲਨ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ, ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਨਾ ਸਿਰਫ ਆਮ ਕਾਰਜਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕੋਡਿੰਗ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਵਿੱਚ ਮੁਹਾਰਤ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਬਲਕਿ ਡਾਕਟਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਵਿੱਚ ਵੀ ਉੱਤਮ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਾਂਚ ਅਤੇ ਇਲਾਜ ਦੀਆਂ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇੱਕ ਅਨੁਕੂਲਿਤ ਟ੍ਰਾਂਸਫਾਰਮਰ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਉਂਦੇ ਹੋਏ, ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਹੈਲਥਕੇਅਰ ਵਿੱਚ ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਤਰੱਕੀ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵਾਂ ਮਾਪਦੰਡ ਸਥਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਹੈ।
ਆਰਕੀਟੈਕਚਰਲ ਇਨੋਵੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ
ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਮਾਡਲ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ ਲਲਾਮਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਸਥਾਪਿਤ ਫਰੇਮਵਰਕ ਤੋਂ ਪ੍ਰੇਰਨਾ ਲੈਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪ੍ਰੀ-ਨੌਰਮ RMSNorm, ਫੀਡ-ਫਾਰਵਰਡ ਨੈੱਟਵਰਕ (FFN) ਲੇਅਰ ਵਿੱਚ SwishGlu ਐਕਟੀਵੇਸ਼ਨ, ਅਤੇ ਰੋਟਰੀ ਪੋਜੀਸ਼ਨ ਐਂਬੈਡਿੰਗ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਅਨੁਮਾਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ, ਅਧਿਐਨ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਸਲਾਈਡਿੰਗ ਵਿੰਡੋ ਅਟੈਂਸ਼ਨ ਮਕੈਨਿਜ਼ਮ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਗਲੋਬਲ ਲੇਅਰਾਂ ਲਈ ਹੈੱਡ ਡਾਇਮੈਂਸ਼ਨ ਨੂੰ 256 ਤੱਕ ਵਧਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਲੰਬੀ-ਸੀਮਾ ਨਿਰਭਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਾਸਲ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਵਿੱਚ ਵਾਧਾ ਹੋਇਆ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਟੈਂਪੋਰਲ ਸ਼ਾਰਟ ਕੰਵੋਲਿਊਸ਼ਨਸ ਨੂੰ ਕੁੰਜੀ-ਮੁੱਲ ਅਟੈਂਸ਼ਨ ‘ਤੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਇਨ-ਕੰਟੈਕਸਟ ਲਰਨਿੰਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਮਜ਼ਬੂਤ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਮਾਡਲ ਇੱਕ ਹਾਈਬ੍ਰਿਡ ਟੋਕਨਾਈਜ਼ਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਅਤੇ ਆਮ ਟੈਕਸਟ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ। ਇੱਕ ਪਾਠਕ੍ਰਮ-ਅਧਾਰਤ ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀ ਅਪਣਾਈ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਵਧੇਰੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸਿਖਲਾਈ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਲਈ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾ ਦੀ ਜਟਿਲਤਾ ਨੂੰ ਹੌਲੀ-ਹੌਲੀ ਵਧਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਸਿਖਲਾਈ ਸਥਿਰਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਡੈਪਟਿਵ ਗਰੇਡੀਐਂਟ ਕਲਿਪਿੰਗ ਲਾਗੂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਵਿਸਫੋਟਕ ਗਰੇਡੀਐਂਟਸ ਦੇ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਘੱਟ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਸੁਪਰਵਾਈਜ਼ਡ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤਰਕ ਦੇ ਹੁਨਰ ਅਤੇ ਡਾਕਟਰੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੋਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਧਾਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਾਵਧਾਨੀਪੂਰਵਕ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਵਿੱਚ ਮਜ਼ਬੂਤ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀ ਸਮਝ, ਆਧੁਨਿਕ ਡਾਕਟਰੀ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ, ਅਤੇ ਲੰਬੇ ਦਸਤਾਵੇਜ਼ਾਂ ਨੂੰ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨਾਲ ਸੰਭਾਲਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਹੈ, ਇਹ ਸਭ ਅਨੁਕੂਲ ਅਨੁਮਾਨ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।
ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਬੈਂਚਮਾਰਕਿੰਗ
ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1-14ਬੀ-ਬੇਸ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਸਖ਼ਤੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਨੇ ਕਈ ਸਥਾਪਿਤ ਬੈਂਚਮਾਰਕਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਮੁਲਾਂਕਣਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਲੜੀ ਕੀਤੀ, ਜੋ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਇਸਦੇ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਯੋਗਤਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਕੇਂਦ੍ਰਿਤ ਸੀ। ਮਾਡਲ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੀ ਤੁਲਨਾ Qwen2.5 ਲੜੀ ਦੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ।
ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਲਈ, EvalPlus ਫਰੇਮਵਰਕ ਅਤੇ Bigcodebench ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ। ਇਹ ਬੈਂਚਮਾਰਕ ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਦੇ ਵਰਣਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ‘ਤੇ ਕਾਰਜਸ਼ੀਲ ਕੋਡ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੀ ਮਾਡਲ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਣਿਤਿਕ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, MATH ਅਤੇ CMATH ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ। ਇਹ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ਮਾਡਲ ਦੀ ਗਣਿਤ ਦੀਆਂ ਸਮੱਸਿਆਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਚੁਣੌਤੀ ਦਿੰਦੇ ਹਨ, ਬੁਨਿਆਦੀ ਗਣਿਤ ਤੋਂ ਲੈ ਕੇ ਉੱਨਤ ਕੈਲਕੂਲਸ ਤੱਕ।
ਜਦੋਂ ਕਿ ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਦਾ 14ਬੀ-ਇੰਸਟ੍ਰਕਟ ਵੇਰੀਐਂਟ ਅਜੇ ਵੀ ਕਲਾਊਡ-3.5-ਸੋਨੇਟ ਅਤੇ ਜੀਪੀਟੀ-4ਓ ਵਰਗੇ ਮਲਕੀਅਤ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਮੁਕਾਬਲੇ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦੇ ਪਾੜੇ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਇਹ ਪਾੜਾ ਕਾਫ਼ੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਘੱਟ ਹੋ ਗਿਆ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1-14ਬੀ-ਬੇਸ ਖਾਸ ਕਾਰਜਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁਕਾਬਲੇ ਵਾਲੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਹੋਰ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਮਾਡਲਾਂ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਤਾਂ ਕੋਡ ਜਨਰੇਸ਼ਨ ਅਤੇ ਗਣਿਤਿਕ ਤਰਕ ਦੋਵਾਂ ਵਿੱਚ ਆਪਣੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦਾ ਹੈ।
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ LLMs ਲਈ ਪਹੁੰਚ ‘ਤੇ ਮੁੜ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ
ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੋਮੇਨਾਂ ਲਈ LLMs ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਰਵਾਇਤੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪਹਿਲਾਂ ਤੋਂ ਮੌਜੂਦ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨਿੰਗ ‘ਤੇ ਬਹੁਤ ਜ਼ਿਆਦਾ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਅਨੁਭਵੀ ਸਬੂਤ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਪਹਿਲਾਂ ਹੀ ਵਿਸ਼ਾਲ ਆਮ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਮਾਡਲਾਂ ‘ਤੇ ਹੋਰ ਸਿਖਲਾਈ ਹਮੇਸ਼ਾ ਡੋਮੇਨ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਲਈ ਅਨੁਕੂਲ ਨਤੀਜੇ ਨਹੀਂ ਦੇ ਸਕਦੀ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਆਮ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨਾਲ ਸਮਝੌਤਾ ਕੀਤੇ ਬਿਨਾਂ। ਡਾਕਟਰੀ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ, ਡਾਕਟਰੀ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਆਮ-ਉਦੇਸ਼ ਵਾਲੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਫਾਈਨ-ਟਿਊਨ ਕਰਨਾ ਸ਼ੁਰੂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਨਾਲੋਂ ਘੱਟ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਸਾਬਤ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਡਾਕਟਰੀ ਡੋਮੇਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।
ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਇਸ ਵਿਕਲਪਿਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਅਪਣਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਮਾਡਲ ਨੂੰ 20 ਟ੍ਰਿਲੀਅਨ ਟੋਕਨਾਂ ਦੇ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਕੇ, ਜਿਸਦਾ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹਿੱਸਾ ਡਾਕਟਰੀ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸਮਰਪਿਤ ਹੈ, ਖੋਜਕਰਤਾਵਾਂ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਮਜ਼ਬੂਤ ਆਮ ਭਾਸ਼ਾ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਡੂੰਘੀ ਡਾਕਟਰੀ ਮੁਹਾਰਤ ਪੈਦਾ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1-14ਬੀ ਦਾ ਓਪਨ-ਸੋਰਸਿੰਗ ਇਸ ਨਾਜ਼ੁਕ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਨੂੰ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕਰਨ ਦਾ ਇਰਾਦਾ ਹੈ।
ਬਾਕੀ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨਾ
ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਦੁਆਰਾ ਦਰਸਾਈਆਂ ਗਈਆਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੱਕੀਆਂ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਇਹ ਸਵੀਕਾਰ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ ਕਿ ਚੁਣੌਤੀਆਂ ਬਾਕੀ ਹਨ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਦੁਰਲੱਭ ਬਿਮਾਰੀਆਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਲਈ ਅਕਸਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਪੈਟਰਨ ਦੀ ਪਛਾਣ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਨਤ LLMs ਵੀ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਸਫਲ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਲਈ ਨੈਤਿਕ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ, ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅਤੇ ਰੈਗੂਲੇਟਰੀ ਪਾਲਣਾ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
ਨਿਰੰਤਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਭਾਈਚਾਰਕ ਯੋਗਦਾਨਾਂ ਦੁਆਰਾ ਸੰਚਾਲਿਤ, ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਦਾ ਨਿਰੰਤਰ ਵਿਕਾਸ, ਏਆਈ-ਸੰਚਾਲਿਤ ਡਾਕਟਰੀ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ ਅਤਿ-ਆਧੁਨਿਕ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ ਰੱਖਦਾ ਹੈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇਵਰਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਸਟੀਕ, ਸਮੇਂ ਸਿਰ, ਅਤੇ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਦੇਖਭਾਲ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸਹਾਇਤਾ ਕਰਨ ਦੀ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਮਰੀਜ਼ਾਂ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਅਤੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕੁਸ਼ਲਤਾ ‘ਤੇ ਡੂੰਘਾ ਪ੍ਰਭਾਵ ਪਾ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਸੱਚਮੁੱਚ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗ ਮੈਡੀਕਲ ਏਆਈ ਵੱਲ ਯਾਤਰਾ ਬਿਨਾਂ ਸ਼ੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਅਤੇ ਬਹੁਪੱਖੀ ਹੈ, ਪਰ ਬੈਚੁਆਨ-ਐਮ1 ਵਰਗੇ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਦਮ ਅੱਗੇ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਤਕਨੀਕੀ ਅਤੇ ਨੈਤਿਕ ਦੋਵਾਂ ਪਹਿਲੂਆਂ ‘ਤੇ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਵਿਚਾਰ ਕਰਨਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਵਿੱਚ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੋਵੇਗਾ ਕਿ ਇਹਨਾਂ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਸਾਧਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਮਨੁੱਖੀ ਸਿਹਤ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰੀ ਨਾਲ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਨਵੇਂ ਆਰਕੀਟੈਕਚਰ, ਸਿਖਲਾਈ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਵਿਧੀਆਂ ਦੀ ਨਿਰੰਤਰ ਖੋਜ ਇਸ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਵਿਕਾਸਸ਼ੀਲ ਖੇਤਰ ਵਿੱਚ ਸੰਭਵ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅੱਗੇ ਵਧਾਉਣ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੋਵੇਗੀ।