డేటా కొరత సవాలు
అధిక-పనితీరు గల వైద్య LLMలను నిర్మించడంలో ప్రాథమిక అవరోధాలలో ఒకటి అధిక-నాణ్యత శిక్షణ డేటా పరిమితంగా లభించడం. చట్టబద్ధమైన గోప్యతా ఆందోళనలు, కఠినమైన నియంత్రణ అవరోధాల కారణంగా అటువంటి డేటాకు ప్రాప్యత తరచుగా పరిమితం చేయబడుతుంది. వైద్య డేటాసెట్‌లు సంక్లిష్టమైనవి, క్లినికల్ నోట్స్, ఎలక్ట్రానిక్ హెల్త్ రికార్డ్‌ల నుండి వైద్య పాఠ్యపుస్తకాలు, పీర్-రివ్యూడ్ రీసెర్చ్ ఆర్టికల్స్ వరకు నిర్మాణాత్మక, నిర్మాణాత్మక సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి. ఈ వైవిధ్యం సమగ్ర మోడల్ శిక్షణను క్లిష్టమైన ప్రయత్నంగా చేస్తుంది. అందుబాటులో ఉన్న వైద్య డేటాసెట్‌లలో సాధారణ LLMల ఫైన్-ట్యూనింగ్, బదిలీ అభ్యాస పద్ధతులను ఉపయోగించడం వంటి వివిధ విధానాలు అన్వేషించబడ్డాయి. అయినప్పటికీ, ఈ పద్ధతులు తరచుగా వైద్య పరిజ్ఞానం యొక్క పూర్తి లోతు, వెడల్పును సంగ్రహించడంలో విఫలమవుతాయి. పర్యవసానంగా, ఈ పద్ధతిలో శిక్షణ పొందిన నమూనాలు కొన్ని నిర్దిష్ట పనులలో నైపుణ్యాన్ని ప్రదర్శించవచ్చు, అయితే సంక్లిష్టమైన వైద్య విచారణలకు అవసరమైన సూక్ష్మమైన, సంపూర్ణ అవగాహన ఉండదు. ఇది మరింత అధునాతన, శుద్ధి చేసిన శిక్షణా వ్యూహాల యొక్క క్లిష్టమైన అవసరాన్ని నొక్కి చెబుతుంది.
బైచువాన్-M1 పరిచయం: ఒక నవల విధానం
ఈ సవాళ్లను పరిష్కరించడానికి, బైచువాన్ ఇంక్.లోని పరిశోధకులు బైచువాన్-M1ని అభివృద్ధి చేశారు, ఇది వైద్య అనువర్తనాల కోసం స్పష్టంగా రూపొందించిన పెద్ద భాషా నమూనాల యొక్క సంచలనాత్మక శ్రేణి. బైచువాన్-M1 అనేది అదనపు ప్రీట్రైనింగ్ లేదా పోస్ట్-ట్రైనింగ్ ద్వారా ఇప్పటికే ఉన్న నిర్మాణాలను అనుసరించే సాంప్రదాయ విధానాల నుండి నిష్క్రమణను సూచిస్తుంది. బదులుగా, బైచువాన్-M1 భూమి నుండి నిర్మించబడింది, లోతైన వైద్య నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించడంపై ప్రత్యేక ప్రాధాన్యత ఉంది. ఈ నమూనా 20 ట్రిలియన్ టోకెన్‌లను కలిగి ఉన్న విస్తారమైన డేటాసెట్‌పై శిక్షణ పొందింది, ఇందులో సాధారణ, వైద్య-నిర్దిష్ట డేటా మూలాలు ఉన్నాయి. ఈ సమగ్ర శిక్షణా నియమావళి విస్తృత భాషా అవగాహన, డొమైన్-నిర్దిష్ట ఖచ్చితత్వం మధ్య సున్నితమైన సమతుల్యతను సాధించడమే లక్ష్యంగా పెట్టుకుంది. ఫలితంగా, బైచువాన్-M1 కోడింగ్, గణిత తార్కికం వంటి సాధారణ పనులలో మాత్రమే కాకుండా, డయాగ్నోస్టిక్స్, చికిత్స సిఫార్సులతో సహా విస్తృత శ్రేణి వైద్య అనువర్తనాల్లో కూడా சிறந்து விளங்குகிறது. ఆప్టిమైజ్ చేసిన ట్రాన్స్‌ఫార్మర్ ఆర్కిటెక్చర్‌ను ఉపయోగించి, బైచువాన్-M1 ఆరోగ్య సంరక్షణలో AI-ఆధారిత పురోగతుల కోసం కొత్త బెంచ్‌మార్క్‌ను ఏర్పాటు చేయడానికి సిద్ధంగా ఉంది.
నిర్మాణ ఆవిష్కరణలు , శిక్షణా వ్యూహాలు
బైచువాన్-M1 మోడల్ ఆర్కిటెక్చర్ Llama , ఇతర స్థాపించబడిన ఫ్రేమ్‌వర్క్‌ల నుండి ప్రేరణ పొందింది, ప్రీ-నార్మ్ RMSNorm, ఫీడ్-ఫార్వర్డ్ నెట్‌వర్క్ (FFN) లేయర్‌లో SwishGlu యాక్టివేషన్ , రోటరీ పొజిషన్ ఎంబెడ్డింగ్‌లు వంటి ముఖ్య లక్షణాలను కలిగి ఉంది. అనుమితి సామర్థ్యాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి, అధ్యయనం గ్లోబల్ , స్లైడింగ్ విండో అటెన్షన్ మెకానిజమ్స్ రెండింటినీ సమగ్రపరుస్తుంది. గ్లోబల్ లేయర్‌ల కోసం హెడ్ డైమెన్షన్ 256కి పెంచబడింది, ఇది లాంగ్-రేంజ్ డిపెండెన్సీలను క్యాప్చర్ చేసే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని పెంచుతుంది. అంతేకాకుండా, కీ-వ్యాల్యూ అటెన్షన్‌కు తాత్కాలిక షార్ట్ కన్వల్యూషన్‌లు వర్తింపజేయబడతాయి, సందర్భోచిత అభ్యాస సామర్థ్యాలను పెంచుతాయి.
ఈ నమూనా వైద్య , సాధారణ పాఠాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించడానికి ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన హైబ్రిడ్ టోకనైజర్‌ను ఉపయోగిస్తుంది. మరింత బలమైన అభ్యాసానికి వీలుగా శిక్షణ డేటా యొక్క సంక్లిష్టతను క్రమంగా పెంచడం ద్వారా పాఠ్యాంశాల ఆధారిత శిక్షణా వ్యూహం అవలంబించబడుతుంది. శిక్షణ స్థిరత్వాన్ని నిర్ధారించడానికి, పేలుతున్న గ్రేడియంట్‌ల ప్రమాదాన్ని తగ్గించడానికి అడాప్టివ్ గ్రేడియంట్ క్లిప్పింగ్ అమలు చేయబడుతుంది. సాధారణ తార్కిక నైపుణ్యాలు , వైద్య-నిర్దిష్ట టాస్క్ పనితీరు రెండింటినీ మెరుగుపరచడానికి పర్యవేక్షించబడిన ఫైన్-ట్యూనింగ్ ఉపయోగించబడుతుంది. ఈ సూక్ష్మమైన విధానం బైచువాన్-M1 బలమైన భాషా అవగాహన, అధునాతన వైద్య తార్కిక సామర్థ్యాలు , పొడవైన పత్రాలను సమర్థవంతంగా నిర్వహించగల సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉందని నిర్ధారిస్తుంది, అదే సమయంలో సరైన అనుమితి సామర్థ్యాన్ని నిర్వహిస్తుంది.
పనితీరు మూల్యాంకనం , బెంచ్‌మార్కింగ్
బైచువాన్-M1-14B-బేస్ సామర్థ్యాలను కఠినంగా అంచనా వేయడానికి, పరిశోధకులు దాని కోడ్ ఉత్పత్తి , గణిత తార్కిక సామర్థ్యాలపై ప్రధానంగా దృష్టి సారించి, వివిధ రకాల స్థాపించబడిన బెంచ్‌మార్క్‌లను ఉపయోగించి వరుస మూల్యాంకనాలను నిర్వహించారు. మోడల్ పనితీరు Qwen2.5 సిరీస్ మోడళ్లతో పోల్చబడింది.
కోడ్ ఉత్పత్తి కోసం, ఎవాల్‌ప్లస్ ఫ్రేమ్‌వర్క్ , బిగ్‌కోడ్‌బెంచ్ ఉపయోగించబడ్డాయి. సహజ భాషా వివరణల ఆధారంగా ఫంక్షనల్ కోడ్‌ను రూపొందించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని ఈ బెంచ్‌మార్క్‌లు అంచనా వేస్తాయి. గణిత నైపుణ్యం పరంగా, MATH , CMATH డేటాసెట్‌లు ఉపయోగించబడ్డాయి. ఈ డేటాసెట్‌లు ప్రాథమిక అంకగణితం నుండి అధునాతన కాలిక్యులస్ వరకు విస్తృత శ్రేణి గణిత సమస్యలను పరిష్కరించే మోడల్ సామర్థ్యాన్ని సవాలు చేస్తాయి.
బైచువాన్-M1 యొక్క 14B-ఇన్‌స్ట్రక్ట్ వేరియంట్ క్లాడ్-3.5-సొనెట్ , GPT-4o వంటి ప్రొప్రైటరీ మోడళ్లతో పోలిస్తే పనితీరు అంతరాన్ని ప్రదర్శిస్తున్నప్పటికీ, ఈ అంతరం గణనీయంగా తగ్గించబడింది. ఫలితాలు బైచువాన్-M1-14B-బేస్ నిర్దిష్ట పనులలో పోటీ పనితీరును ప్రదర్శిస్తుందని సూచిస్తున్నాయి, ఇతర స్టేట్-ఆఫ్-ది-ఆర్ట్ మోడళ్లతో పోల్చినప్పుడు కోడ్ ఉత్పత్తి , గణిత తార్కికం రెండింటిలోనూ దాని బలాన్ని ప్రదర్శిస్తుంది.
ప్రత్యేక LLM ల విధానాన్ని పునరాలోచించడం
ప్రత్యేక డొమైన్‌ల కోసం LLM ల అభివృద్ధి సాంప్రదాయకంగా ముందుగా ఉన్న మోడళ్లను ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడంపై ఎక్కువగా ఆధారపడి ఉంటుంది. ఏదేమైనా, విస్తారమైన సాధారణ డేటాసెట్‌లపై ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన మోడళ్లపై మరింత శిక్షణ ఇవ్వడం అనేది డొమైన్-నిర్దిష్ట పనితీరుకు ఎల్లప్పుడూ సరైన ఫలితాలను ఇవ్వకపోవచ్చని అనుభవపూర్వక సాక్ష్యాలు సూచిస్తున్నాయి, ముఖ్యంగా సాధారణ సామర్థ్యాలను రాజీ పడకుండా. వైద్య అనువర్తనాల సందర్భంలో, వైద్య డేటాతో సాధారణ-ప్రయోజన నమూనాను ఫైన్-ట్యూనింగ్ చేయడం అనేది వైద్య డొమైన్ కోసం ప్రత్యేకంగా రూపొందించిన మోడల్‌ను మొదటి నుండి శిక్షణ ఇవ్వడం కంటే తక్కువ ప్రభావవంతంగా ఉండవచ్చు.
బైచువాన్-M1 ప్రాజెక్ట్ ఈ ప్రత్యామ్నాయ విధానాన్ని స్వీకరిస్తుంది. 20 ట్రిలియన్ టోకెన్‌ల భారీ డేటాసెట్‌పై మోడల్‌కు శిక్షణ ఇవ్వడం ద్వారా, వైద్య పరిజ్ఞానానికి గణనీయమైన భాగాన్ని కేటాయించడం ద్వారా, పరిశోధకులు బలమైన సాధారణ భాషా సామర్థ్యాలను ఏకకాలంలో సంరక్షిస్తూ లోతైన వైద్య నైపుణ్యాన్ని పెంపొందించాలని లక్ష్యంగా పెట్టుకున్నారు. బైచువాన్-M1-14B యొక్క ఓపెన్-సోర్సింగ్ ఈ క్లిష్టమైన ప్రాంతంలో మరింత పరిశోధన , అభివృద్ధిని ప్రోత్సహించడానికి ఉద్దేశించబడింది.
మిగిలిన సవాళ్లను పరిష్కరించడం
బైచువాన్-M1 ద్వారా అందించబడిన గణనీయమైన పురోగతులు ఉన్నప్పటికీ, సవాళ్లు మిగిలి ఉన్నాయని గుర్తించడం ముఖ్యం. ఉదాహరణకు, అరుదైన వ్యాధుల నిర్ధారణకు తరచుగా ప్రత్యేకమైన జ్ఞానం , నమూనా గుర్తింపు స్థాయి అవసరం, ఇది అత్యంత అధునాతన LLM లు కూడా సాధించడానికి కష్టపడవచ్చు. అంతేకాకుండా, ఈ నమూనాల విజయవంతమైన వాస్తవ-ప్రపంచ అనువర్తనానికి నైతిక చిక్కులు, డేటా గోప్యత , నియంత్రణ సమ్మతిని జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం అవసరం.
నిరంతర పరిశోధన , కమ్యూనిటీ రచనల ద్వారా నడిచే బైచువాన్-M1 యొక్క కొనసాగుతున్న పరిణామం, AI-ఆధారిత వైద్య నిర్ణయాధికారంలో అత్యాధునికతను గణనీయంగా అభివృద్ధి చేసే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉంది. మరింత ఖచ్చితమైన, సకాలంలో , వ్యక్తిగతీకరించిన సంరక్షణను అందించడంలో ఆరోగ్య సంరక్షణ నిపుణులకు సహాయం చేయడానికి ఈ నమూనాల సామర్థ్యం రోగి ఫలితాలు , ఆరోగ్య సంరక్షణ వ్యవస్థల యొక్క మొత్తం సామర్థ్యంపై తీవ్ర ప్రభావం చూపుతుంది. నిజంగా నమ్మదగిన , విశ్వసనీయమైన వైద్య AI వైపు ప్రయాణం నిస్సందేహంగా సంక్లిష్టమైనది , బహుముఖమైనది, అయితే బైచువాన్-M1 వంటి నమూనాల అభివృద్ధి ఒక ముఖ్యమైన ముందడుగును సూచిస్తుంది. ఈ శక్తివంతమైన సాధనాలు మానవ ఆరోగ్యాన్ని మెరుగుపరచడానికి బాధ్యతాయుతంగా , సమర్థవంతంగా ఉపయోగించబడుతున్నాయని నిర్ధారించడానికి సాంకేతిక , నైతిక అంశాలను జాగ్రత్తగా పరిశీలించడం చాలా కీలకం. ఈ వేగంగా అభివృద్ధి చెందుతున్న రంగంలో సాధ్యమయ్యే వాటి యొక్క సరిహద్దులను నెట్టడానికి నవల నిర్మాణాలు, శిక్షణా వ్యూహాలు , మూల్యాంకన పద్దతుల యొక్క నిరంతర అన్వేషణ అవసరం.