Changamoto ya Uhaba wa Data
Mojawapo ya vikwazo vikuu vya kujenga LLM za matibabu zenye utendaji wa juu ni upatikanaji mdogo wa data ya mafunzo ya hali ya juu. Upatikanaji wa data kama hiyo mara nyingi huzuiwa kutokana na wasiwasi halali wa faragha na vikwazo vikali vya udhibiti. Seti za data za matibabu zenyewe ni changamano, zinazojumuisha taarifa zilizopangwa na zisizopangwa, kuanzia maelezo ya kliniki na rekodi za afya za kielektroniki hadi vitabu vya kiada vya matibabu na makala za utafiti zilizopitiwa na rika. Tofauti hii hufanya mafunzo ya kina ya mfumo kuwa jitihada changamano. Mbinu mbalimbali zimechunguzwa, kama vile urekebishaji mzuri wa LLM za jumla kwenye seti za data za matibabu zinazopatikana na kutumia mbinu za uhamishaji wa mafunzo. Hata hivyo, mbinu hizi mara nyingi hushindwa kunasa kina kamili na upana wa maarifa ya matibabu. Kwa hivyo, mifumo iliyo fundishwa kwa njia hii inaweza kuonyesha ustadi katika kazi fulani maalum lakini ikakosa ufahamu wa kina, unaohitajika kwa maswali changamano ya matibabu. Hii inasisitiza hitaji muhimu la mikakati ya kisasa zaidi na iliyosafishwa ya mafunzo.
Utangulizi wa Baichuan-M1: Mbinu Mpya
Ili kukabiliana na changamoto hizi, watafiti katika Baichuan Inc. wameunda Baichuan-M1, mfululizo wa mifumo mikuu ya lugha iliyoundwa mahususi kwa matumizi ya matibabu. Baichuan-M1 inawakilisha kuondoka kwa mbinu za kitamaduni ambazo zinategemea kurekebisha miundo iliyopo kupitia mafunzo ya ziada ya awali au mafunzo ya baada. Badala yake, Baichuan-M1 imejengwa kutoka chini kwenda juu, kwa msisitizo wa kujitolea katika kukuza utaalamu wa kina wa matibabu. Mfumo huu umefunzwa kwenye seti kubwa ya data inayojumuisha tokeni trilioni 20, inayojumuisha vyanzo vya data vya jumla na maalum vya matibabu. Utaratibu huu wa kina wa mafunzo unalenga kupata usawa kati ya ufahamu mpana wa lugha na usahihi wa kikoa maalum. Kama matokeo, Baichuan-M1 inaonyesha ustadi si tu katika kazi za jumla, kama vile usimbaji na hoja za hisabati lakini pia inafanya vyema katika matumizi mbalimbali ya matibabu, ikiwa ni pamoja na uchunguzi na mapendekezo ya matibabu. Kwa kutumia usanifu ulioboreshwa wa Transformer, Baichuan-M1 iko tayari kuweka alama mpya ya maendeleo yanayoendeshwa na AI katika huduma ya afya.
Ubunifu wa Usanifu na Mikakati ya Mafunzo
Usanifu wa mfumo wa Baichuan-M1 unatokana na Llama na mifumo mingine iliyoanzishwa, ikijumuisha vipengele muhimu kama vile pre-norm RMSNorm, uanzishaji wa SwishGlu katika safu ya mtandao wa mbele (FFN), na uwekaji wa nafasi za mzunguko. Ili kuboresha ufanisi wa uelekezaji, utafiti unajumuisha mifumo ya umakini wa kimataifa na wa dirisha linaloteleza. Kipimo cha kichwa cha tabaka za kimataifa kinaongezwa hadi 256, na kuongeza uwezo wa mfumo wa kunasa utegemezi wa masafa marefu. Zaidi ya hayo, misukosuko ya muda mfupi inatumika kwa umakini wa thamani muhimu, ikikuza uwezo wa kujifunza kwa muktadha.
Mfumo huu unatumia tokeniza mseto iliyoundwa mahsusi kushughulikia maandishi ya matibabu na ya jumla kwa ufanisi. Mkakati wa mafunzo unaotegemea mtaala unapitishwa, hatua kwa hatua ukiongeza ugumu wa data ya mafunzo ili kuwezesha ujifunzaji thabiti zaidi. Ukataji wa gradient unaobadilika unatekelezwa ili kuhakikisha uthabiti wa mafunzo, kupunguza hatari ya milipuko ya gradient. Urekebishaji mzuri unaosimamiwa unatumiwa kuboresha ujuzi wa jumla wa hoja na utendaji wa kazi maalum za matibabu. Mbinu hii ya kina inahakikisha kwamba Baichuan-M1 ina ufahamu thabiti wa lugha, uwezo wa kisasa wa hoja za matibabu, na uwezo wa kushughulikia hati ndefu kwa ufanisi, huku ikidumisha ufanisi bora wa uelekezaji.
Tathmini ya Utendaji na Uwekaji Alama
Ili kutathmini kwa ukali uwezo wa Baichuan-M1-14B-Base, watafiti walifanya mfululizo wa tathmini kwa kutumia aina mbalimbali za alama zilizowekwa, wakizingatia hasa uwezo wake wa kuzalisha msimbo na hoja za hisabati. Utendaji wa mfumo ulilinganishwa dhidi ya mifumo ya mfululizo wa Qwen2.5.
Kwa uzalishaji wa msimbo, mfumo wa EvalPlus na Bigcodebench ulitumiwa. Alama hizi hutathmini uwezo wa mfumo wa kuzalisha msimbo wa kazi kulingana na maelezo ya lugha asilia. Kwa upande wa ustadi wa hisabati, seti za data za MATH na CMATH zilitumiwa. Seti hizi za data zinatoa changamoto kwa uwezo wa mfumo wa kutatua matatizo mbalimbali ya hisabati, kuanzia hesabu za kimsingi hadi kalkulasi ya hali ya juu.
Ingawa lahaja ya 14B-Instruct ya Baichuan-M1 bado inaonyesha pengo la utendaji ikilinganishwa na mifumo ya umiliki kama vile Claude-3.5-Sonnet na GPT-4o, pengo hili limepunguzwa kwa kiasi kikubwa. Matokeo yanaonyesha kuwa Baichuan-M1-14B-Base inaonyesha utendaji wa ushindani katika kazi maalum, ikionyesha uwezo wake katika uzalishaji wa msimbo na hoja za hisabati ikilinganishwa na mifumo mingine ya hali ya juu.
Kufikiria Upya Mbinu ya LLM Maalum
Utengenezaji wa LLM kwa vikoa maalum kwa jadi umekuwa ukitegemea sana urekebishaji mzuri wa mifumo iliyokuwepo awali. Hata hivyo, ushahidi wa kimajaribio unaonyesha kuwa mafunzo zaidi kwenye mifumo ambayo tayari imefunzwa kwenye seti kubwa za data za jumla huenda yasitoe matokeo bora kila wakati kwa utendaji maalum wa kikoa, haswa bila kuathiri uwezo wa jumla. Katika muktadha wa matumizi ya matibabu, kurekebisha mfumo wa madhumuni ya jumla kwa data ya matibabu kunaweza kuwa na ufanisi mdogo kuliko kufunza mfumo tangu mwanzo, ulioundwa mahsusi kwa kikoa cha matibabu.
Mradi wa Baichuan-M1 unakumbatia mbinu hii mbadala. Kwa kufunza mfumo kwenye seti kubwa ya data ya tokeni trilioni 20, na sehemu kubwa ikitolewa kwa maarifa ya matibabu, watafiti wamelenga kukuza utaalamu wa kina wa matibabu huku wakihifadhi uwezo thabiti wa lugha ya jumla. Utoaji wa chanzo wazi wa Baichuan-M1-14B unakusudiwa kukuza utafiti zaidi na maendeleo katika eneo hili muhimu.
Kukabiliana na Changamoto Zilizobaki
Licha ya maendeleo makubwa yanayowakilishwa na Baichuan-M1, ni muhimu kutambua kwamba changamoto zimesalia. Utambuzi wa magonjwa adimu, kwa mfano, mara nyingi huhitaji kiwango cha maarifa maalum na utambuzi wa muundo ambao hata LLM za hali ya juu zaidi zinaweza kuhangaika kufikia. Zaidi ya hayo, utumizi uliofanikiwa wa mifumo hii katika ulimwengu halisi unahitaji uzingatiaji makini wa athari za kimaadili, faragha ya data, na utiifu wa udhibiti.
Mageuzi yanayoendelea ya Baichuan-M1, yanayoendeshwa na utafiti unaoendelea na michango ya jamii, yana uwezo wa kuendeleza kwa kiasi kikubwa hali ya juu katika maamuzi ya matibabu yanayoendeshwa na AI. Uwezo wa mifumo hii kusaidia wataalamu wa afya katika kutoa huduma sahihi zaidi, kwa wakati, na ya kibinafsi inaweza kuwa na athari kubwa kwa matokeo ya mgonjwa na ufanisi wa jumla wa mifumo ya huduma ya afya. Safari ya kuelekea AI ya matibabu inayotegemewa na inayoaminika bila shaka ni ngumu na yenye pande nyingi, lakini uundaji wa mifumo kama Baichuan-M1 unawakilisha hatua kubwa mbele. Uzingatiaji makini wa vipengele vya kiufundi na kimaadili utakuwa muhimu katika kuhakikisha kwamba zana hizi zenye nguvu zinatumika kwa uwajibikaji na kwa ufanisi ili kuboresha afya ya binadamu. Utafutaji unaoendelea wa miundo mipya, mikakati ya mafunzo, na mbinu za tathmini utakuwa muhimu katika kusukuma mipaka ya kile kinachowezekana katika uwanja huu unaoendelea kwa kasi.
Mifumo mikuu ya lugha Baichuan-M1 ilifunzwa kwa kutumia tokeni trilioni 20. Hii ni idadi kubwa sana ya data.
Lengo la kipekee ni kukuza utaalam wa matibabu.