ความท้าทายของการขาดแคลนข้อมูล
อุปสรรคหลักประการหนึ่งในการสร้าง LLM ทางการแพทย์ที่มีประสิทธิภาพสูงคือการมีอยู่จำกัดของข้อมูลการฝึกอบรมคุณภาพสูง การเข้าถึงข้อมูลดังกล่าวมักถูกจำกัดเนื่องจากข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัวที่ถูกต้องตามกฎหมายและอุปสรรคด้านกฎระเบียบที่เข้มงวด ชุดข้อมูลทางการแพทย์มีความซับซ้อน ประกอบด้วยข้อมูลทั้งที่มีโครงสร้างและไม่มีโครงสร้าง ตั้งแต่บันทึกทางคลินิกและเวชระเบียนอิเล็กทรอนิกส์ไปจนถึงตำราทางการแพทย์และบทความวิจัยที่ผ่านการตรวจสอบโดยผู้ทรงคุณวุฒิ ความหลากหลายนี้ทำให้การฝึกอบรมแบบจำลองที่ครอบคลุมเป็นความพยายามที่ซับซ้อน มีการสำรวจแนวทางต่างๆ เช่น การปรับแต่ง LLM ทั่วไปอย่างละเอียดบนชุดข้อมูลทางการแพทย์ที่มีอยู่ และการใช้เทคนิคการเรียนรู้แบบถ่ายโอน อย่างไรก็ตาม วิธีการเหล่านี้มักจะไม่สามารถจับความลึกและความกว้างของความรู้ทางการแพทย์ได้อย่างเต็มที่ ดังนั้น แบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนในลักษณะนี้อาจแสดงความเชี่ยวชาญในงานเฉพาะบางอย่าง แต่ขาดความเข้าใจที่ละเอียดอ่อนและครอบคลุมซึ่งจำเป็นสำหรับการสอบถามทางการแพทย์ที่ซับซ้อน สิ่งนี้เน้นย้ำถึงความต้องการที่สำคัญสำหรับกลยุทธ์การฝึกอบรมที่ซับซ้อนและประณีตยิ่งขึ้น
แนะนำ Baichuan-M1: แนวทางใหม่
เพื่อจัดการกับความท้าทายเหล่านี้ นักวิจัยที่ Baichuan Inc. ได้พัฒนา Baichuan-M1 ซึ่งเป็นชุดแบบจำลองภาษาขนาดใหญ่ที่ก้าวล้ำซึ่งออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับการใช้งานทางการแพทย์ Baichuan-M1 แสดงถึงการออกจากแนวทางดั้งเดิมที่อาศัยการปรับสถาปัตยกรรมที่มีอยู่ผ่านการฝึกอบรมล่วงหน้าเพิ่มเติมหรือหลังการฝึกอบรม แต่ Baichuan-M1 ถูกสร้างขึ้นจากพื้นฐาน โดยเน้นที่การปลูกฝังความเชี่ยวชาญทางการแพทย์อย่างลึกซึ้ง แบบจำลองนี้ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลที่กว้างขวางซึ่งประกอบด้วยโทเค็น 20 ล้านล้านโทเค็น ซึ่งครอบคลุมทั้งแหล่งข้อมูลทั่วไปและแหล่งข้อมูลเฉพาะทางการแพทย์ ระเบียบวิธีการฝึกอบรมที่ครอบคลุมนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อสร้างความสมดุลที่ละเอียดอ่อนระหว่างความเข้าใจภาษาในวงกว้างและความแม่นยำเฉพาะโดเมน ด้วยเหตุนี้ Baichuan-M1 จึงแสดงให้เห็นถึงความเชี่ยวชาญไม่เฉพาะในงานทั่วไป เช่น การเขียนโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์ แต่ยังเก่งในการใช้งานทางการแพทย์ที่หลากหลาย รวมถึงการวินิจฉัยและคำแนะนำในการรักษา ด้วยการใช้ประโยชน์จากสถาปัตยกรรม Transformer ที่ได้รับการปรับปรุง Baichuan-M1 พร้อมที่จะสร้างมาตรฐานใหม่สำหรับความก้าวหน้าทางด้าน AI ในการดูแลสุขภาพ
นวัตกรรมทางสถาปัตยกรรมและกลยุทธ์การฝึกอบรม
สถาปัตยกรรมแบบจำลอง Baichuan-M1 ได้รับแรงบันดาลใจจาก Llama และเฟรมเวิร์กอื่นๆ ที่เป็นที่ยอมรับ โดยผสมผสานคุณสมบัติหลัก เช่น pre-norm RMSNorm, การเปิดใช้งาน SwishGlu ในเลเยอร์ feed-forward network (FFN) และการฝังตำแหน่งแบบหมุน เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการอนุมาน การศึกษาได้รวมกลไกความสนใจทั้งแบบโกลบอลและแบบหน้าต่างเลื่อน มิติส่วนหัวสำหรับเลเยอร์ส่วนกลางเพิ่มขึ้นเป็น 256 ซึ่งช่วยเพิ่มความสามารถของแบบจำลองในการจับการพึ่งพาระยะยาว นอกจากนี้ การบิดสั้นชั่วคราวจะถูกนำไปใช้กับความสนใจของค่าคีย์ ซึ่งช่วยเสริมความสามารถในการเรียนรู้ในบริบท
แบบจำลองนี้ใช้ตัวสร้างโทเค็นแบบไฮบริดที่ออกแบบมาโดยเฉพาะเพื่อจัดการทั้งข้อความทางการแพทย์และข้อความทั่วไปอย่างมีประสิทธิภาพ มีการนำกลยุทธ์การฝึกอบรมตามหลักสูตรมาใช้ โดยค่อยๆ เพิ่มความซับซ้อนของข้อมูลการฝึกอบรมเพื่ออำนวยความสะดวกในการเรียนรู้ที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น มีการใช้การตัดการไล่ระดับสีแบบปรับได้เพื่อให้แน่ใจว่าการฝึกอบรมมีความเสถียร ซึ่งช่วยลดความเสี่ยงของการไล่ระดับสีที่ระเบิดได้ มีการใช้การปรับแต่งอย่างละเอียดภายใต้การดูแลเพื่อปรับปรุงทั้งทักษะการใช้เหตุผลทั่วไปและประสิทธิภาพของงานเฉพาะทางการแพทย์ แนวทางที่พิถีพิถันนี้ทำให้มั่นใจได้ว่า Baichuan-M1 มีความเข้าใจภาษาที่แข็งแกร่ง ความสามารถในการใช้เหตุผลทางการแพทย์ที่ซับซ้อน และความสามารถในการจัดการเอกสารขนาดยาวได้อย่างมีประสิทธิภาพ ทั้งหมดนี้ในขณะที่ยังคงรักษาประสิทธิภาพการอนุมานที่ดีที่สุด
การประเมินประสิทธิภาพและการเปรียบเทียบ
เพื่อประเมินความสามารถของ Baichuan-M1-14B-Base อย่างเข้มงวด นักวิจัยได้ทำการประเมินหลายชุดโดยใช้เกณฑ์มาตรฐานที่เป็นที่ยอมรับ โดยเน้นที่ความสามารถในการสร้างโค้ดและความสามารถในการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เป็นหลัก ประสิทธิภาพของแบบจำลองถูกเปรียบเทียบกับแบบจำลองชุด Qwen2.5
สำหรับการสร้างโค้ด มีการใช้เฟรมเวิร์ก EvalPlus และ Bigcodebench เกณฑ์มาตรฐานเหล่านี้ประเมินความสามารถของแบบจำลองในการสร้างโค้ดที่ใช้งานได้ตามคำอธิบายภาษาธรรมชาติ ในแง่ของความสามารถทางคณิตศาสตร์ มีการใช้ชุดข้อมูล MATH และ CMATH ชุดข้อมูลเหล่านี้ท้าทายความสามารถของแบบจำลองในการแก้ปัญหาทางคณิตศาสตร์ที่หลากหลาย ตั้งแต่เลขคณิตพื้นฐานไปจนถึงแคลคูลัสขั้นสูง
แม้ว่าตัวแปร 14B-Instruct ของ Baichuan-M1 ยังคงแสดงช่องว่างด้านประสิทธิภาพเมื่อเทียบกับแบบจำลองที่เป็นกรรมสิทธิ์ เช่น Claude-3.5-Sonnet และ GPT-4o แต่ช่องว่างนี้ก็แคบลงอย่างมาก ผลลัพธ์ระบุว่า Baichuan-M1-14B-Base แสดงให้เห็นถึงประสิทธิภาพในการแข่งขันในงานเฉพาะ โดยแสดงให้เห็นถึงจุดแข็งทั้งในการสร้างโค้ดและการใช้เหตุผลทางคณิตศาสตร์เมื่อเปรียบเทียบกับแบบจำลองที่ล้ำสมัยอื่นๆ
การทบทวนแนวทางสำหรับ LLM เฉพาะทาง
การพัฒนา LLM สำหรับโดเมนเฉพาะทางนั้นอาศัยการปรับแต่งแบบจำลองที่มีอยู่ก่อนแล้วอย่างละเอียด อย่างไรก็ตาม หลักฐานเชิงประจักษ์ชี้ให้เห็นว่าการฝึกอบรมเพิ่มเติมเกี่ยวกับแบบจำลองที่ได้รับการฝึกฝนบนชุดข้อมูลทั่วไปจำนวนมากแล้วอาจไม่ได้ให้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุดสำหรับประสิทธิภาพเฉพาะโดเมนเสมอไป โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากไม่กระทบต่อความสามารถทั่วไป ในบริบทของการใช้งานทางการแพทย์ การปรับแต่งแบบจำลองสำหรับวัตถุประสงค์ทั่วไปอย่างละเอียดด้วยข้อมูลทางการแพทย์อาจพิสูจน์ได้ว่ามีประสิทธิภาพน้อยกว่าการฝึกอบรมแบบจำลองตั้งแต่เริ่มต้น ซึ่งปรับแต่งมาโดยเฉพาะสำหรับโดเมนทางการแพทย์
โครงการ Baichuan-M1 ยอมรับแนวทางทางเลือกนี้ ด้วยการฝึกอบรมแบบจำลองบนชุดข้อมูลขนาดใหญ่จำนวน 20 ล้านล้านโทเค็น โดยส่วนสำคัญทุ่มเทให้กับความรู้ทางการแพทย์ นักวิจัยได้มุ่งเป้าไปที่การปลูกฝังความเชี่ยวชาญทางการแพทย์อย่างลึกซึ้งในขณะที่ยังคงรักษาความสามารถทางภาษาทั่วไปที่แข็งแกร่ง การเปิดโอเพนซอร์สของ Baichuan-M1-14B มีวัตถุประสงค์เพื่อส่งเสริมการวิจัยและพัฒนาเพิ่มเติมในพื้นที่ที่สำคัญนี้
การจัดการกับความท้าทายที่เหลืออยู่
แม้จะมีความก้าวหน้าอย่างมากที่แสดงโดย Baichuan-M1 แต่สิ่งสำคัญคือต้องรับทราบว่ายังมีความท้าทายอยู่ ตัวอย่างเช่น การวินิจฉัยโรคหายากมักต้องการความรู้เฉพาะทางและการรับรู้รูปแบบในระดับที่แม้แต่ LLM ที่ล้ำหน้าที่สุดก็อาจประสบปัญหาในการบรรลุ นอกจากนี้ การประยุกต์ใช้แบบจำลองเหล่านี้ในโลกแห่งความเป็นจริงที่ประสบความสำเร็จนั้นต้องการการพิจารณาอย่างรอบคอบเกี่ยวกับผลกระทบทางจริยธรรม ความเป็นส่วนตัวของข้อมูล และการปฏิบัติตามกฎระเบียบ
วิวัฒนาการอย่างต่อเนื่องของ Baichuan-M1 ซึ่งขับเคลื่อนโดยการวิจัยอย่างต่อเนื่องและการมีส่วนร่วมของชุมชน มีศักยภาพในการพัฒนาความก้าวหน้าทางด้าน AI ในการตัดสินใจทางการแพทย์ ความสามารถของแบบจำลองเหล่านี้ในการช่วยเหลือผู้เชี่ยวชาญด้านการดูแลสุขภาพในการให้การดูแลที่ถูกต้อง แม่นยำ และเป็นส่วนตัวมากขึ้นอาจส่งผลกระทบอย่างมากต่อผลลัพธ์ของผู้ป่วยและประสิทธิภาพโดยรวมของระบบการดูแลสุขภาพ การเดินทางสู่ AI ทางการแพทย์ที่เชื่อถือได้และน่าเชื่อถือนั้นไม่ต้องสงสัยเลยว่ามีความซับซ้อนและหลากหลาย แต่การพัฒนาแบบจำลองเช่น Baichuan-M1 แสดงถึงก้าวสำคัญไปข้างหน้า การพิจารณาอย่างรอบคอบทั้งในด้านเทคนิคและจริยธรรมจะมีความสำคัญในการสร้างความมั่นใจว่าเครื่องมืออันทรงพลังเหล่านี้ถูกนำมาใช้อย่างมีความรับผิดชอบและมีประสิทธิภาพเพื่อปรับปรุงสุขภาพของมนุษย์ การสำรวจอย่างต่อเนื่องของสถาปัตยกรรมใหม่ กลยุทธ์การฝึกอบรม และวิธีการประเมิน จะมีความสำคัญในการผลักดันขอบเขตของสิ่งที่เป็นไปได้ในสาขาที่พัฒนาอย่างรวดเร็วนี้