資料稀缺的挑戰
建立高效能醫療大型語言模型 (LLM) 的主要障礙之一，是高品質訓練資料的有限可用性。由於合理的隱私考量和嚴格的監管障礙，取得此類資料通常受到限制。醫療資料集本身就很複雜，包含結構化和非結構化資訊，從臨床筆記和電子健康記錄到醫學教科書和同儕審查的研究文章。這種異質性使得全面的模型訓練成為一項複雜的工作。目前已經探索了各種方法，例如在可用的醫療資料集上微調通用 LLM，以及採用遷移學習技術。然而，這些方法通常無法捕捉到醫療知識的全部深度和廣度。因此，以這種方式訓練的模型可能在某些特定任務中表現出色，但缺乏複雜醫療查詢所需的細緻、全面的理解。這凸顯了對更複雜和精細的訓練策略的迫切需求。
Baichuan-M1 簡介：一種新穎的方法
為了解決這些挑戰，百川智能的研究人員開發了 Baichuan-M1，這是一系列專為醫療應用設計的突破性大型語言模型。Baichuan-M1 與傳統方法不同，傳統方法依賴於通過額外的預訓練或後訓練來調整現有架構。相反，Baichuan-M1 是從頭開始構建的，特別強調培養深厚的醫療專業知識。該模型已在包含 20 兆個詞元的廣泛資料集上進行訓練，涵蓋通用和醫療特定資料來源。這種全面的訓練方案旨在於廣泛的語言理解和特定領域的精確度之間取得微妙的平衡。因此，Baichuan-M1 不僅在編碼和數學推理等一般任務中表現出色，而且在診斷和治療建議等廣泛的醫療應用中也表現出色。利用優化的 Transformer 架構，Baichuan-M1 有望為醫療保健領域的 AI 驅動進步建立新的基準。
架構創新和訓練策略
Baichuan-M1 模型架構的靈感來自 Llama 和其他已建立的框架，並納入了關鍵功能，例如預範數 RMSNorm、前饋網路 (FFN) 層中的 SwishGlu 激活以及旋轉位置嵌入。為了優化推理效率，該研究整合了全局和滑動窗口注意力機制。全局層的頭部維度增加到 256，增強了模型捕捉長距離依賴關係的能力。此外，將時間短卷積應用於鍵值注意力，增強了上下文學習能力。
該模型採用專門設計的混合分詞器，可以有效地處理醫療和通用文本。採用基於課程的訓練策略，逐步增加訓練資料的複雜性，以促進更穩健的學習。實施自適應梯度裁剪以確保訓練穩定性，降低梯度爆炸的風險。監督微調用於提高一般推理能力和醫療特定任務的表現。這種細緻的方法確保 Baichuan-M1 具有強大的語言理解能力、複雜的醫療推理能力和高效處理長文件的能力，同時保持最佳的推理效率。
效能評估和基準測試
為了嚴格評估 Baichuan-M1-14B-Base 的能力，研究人員使用各種已建立的基準進行了一系列評估，主要關注其程式碼產生和數學推理能力。該模型的效能與 Qwen2.5 系列模型進行了比較。
對於程式碼產生，使用了 EvalPlus 框架和 Bigcodebench。這些基準評估模型根據自然語言描述產生功能程式碼的能力。在數學能力方面，使用了 MATH 和 CMATH 資料集。這些資料集挑戰模型解決各種數學問題的能力，從基本算術到高等微積分。
雖然 Baichuan-M1 的 14B-Instruct 變體與 Claude-3.5-Sonnet 和 GPT-4o 等專有模型相比仍然存在效能差距，但這種差距已大幅縮小。結果表明，Baichuan-M1-14B-Base 在特定任務中表現出具有競爭力的效能，與其他最先進的模型相比，展示了其在程式碼產生和數學推理方面的優勢。
重新思考專業 LLM 的方法
傳統上，專業領域的 LLM 開發主要依賴於微調預先存在的模型。然而，經驗證據表明，在已經在大量通用資料集上訓練的模型上進行進一步訓練，可能並不總是能夠為特定領域的效能帶來最佳結果，特別是在不影響通用能力的情況下。在醫療應用的背景下，使用醫療資料微調通用模型可能不如從頭開始訓練專門為醫療領域量身定制的模型有效。
Baichuan-M1 專案採用了這種替代方法。通過在 20 兆個詞元的龐大資料集上訓練模型，其中很大一部分專用於醫療知識，研究人員旨在培養深厚的醫療專業知識，同時保持強大的通用語言能力。Baichuan-M1-14B 的開源旨在促進這一關鍵領域的進一步研究和開發。
解決剩餘的挑戰
儘管 Baichuan-M1 代表了重大進步，但重要的是要承認挑戰依然存在。例如，罕見疾病的診斷通常需要一定程度的專業知識和模式識別，即使是最先進的 LLM 也可能難以實現。此外，這些模型在現實世界中的成功應用需要仔細考慮倫理影響、資料隱私和法規遵循。
在持續研究和社群貢獻的推動下，Baichuan-M1 的不斷發展有可能顯著推進 AI 驅動的醫療決策的最新技術。這些模型協助醫療保健專業人員提供更準確、及時和個人化護理的能力，可能會對患者的治療結果和醫療保健系統的整體效率產生深遠影響。實現真正可靠和值得信賴的醫療 AI 的旅程無疑是複雜和多方面的，但像 Baichuan-M1 這樣的模型的開發代表著向前邁出了重要一步。仔細考慮技術和倫理方面對於確保這些強大的工具得到負責任和有效地使用以改善人類健康至關重要。持續探索新穎的架構、訓練策略和評估方法對於突破這個快速發展領域的可能性至關重要。