“`html
Развитие медицинских технологий с использованием крупных языковых моделей (LLMs)
В области медицинских технологий разработка и использование крупных языковых моделей (LLMs) становятся все более важными. Эти передовые модели могут обрабатывать и интерпретировать огромные объемы медицинских текстов, предлагая аналитику, которая традиционно требует значительных человеческих экспертных знаний. Эволюция этих технологий имеет потенциал существенно снизить затраты на здравоохранение и расширить доступ к медицинским знаниям среди различных демографических групп.
Решение проблемы отсутствия конкурентоспособных открытых моделей в здравоохранении
Одним из растущих вызовов в этой сфере технологий является отсутствие конкурентоспособных открытых моделей, способных соперничать с производственными системами. Открытые модели для здравоохранения являются важными, поскольку они способствуют прозрачности и доступности для инноваций, что существенно важно для развития технологий в области здравоохранения.
Новые решения в области медицинских LLMs
Исследователи из Barcelona Supercomputing Center (BSC) и Universitat Politècnica de Catalunya – Barcelona Tech (UPC) разработали модели Aloe, новую серию медицинских LLMs. Эти модели используют инновационные стратегии, такие как слияние моделей и тонкую настройку, используя лучшие особенности существующих моделей и улучшая их через сложные тренировочные регимы на общедоступных и производственно синтезированных наборах данных. Модели Aloe обучаются с использованием нового набора данных, который включает смесь общедоступных и синтетических данных, созданных с помощью передовых техник Chain of Thought (CoT).
Технологические особенности моделей Aloe
Основой технологий моделей Aloe является интеграция различных новых стратегий обработки данных и тренировки. Например, они используют фазу выравнивания с оптимизацией прямого предпочтения (DPO) для этического выравнивания моделей, и их производительность тестируется по множеству метрик предвзятости и токсичности. Модели также проходят тщательный процесс редкомандировки для оценки потенциальных рисков и обеспечения их безопасности при внедрении.
Результаты и перспективы моделей Aloe
Метрики производительности моделей Aloe достигли уровня лучших показателей по сравнению с другими открытыми моделями, превзойдя их в точности медицинских вопросно-ответных систем и этическом выравнивании. Например, в оценках, связанных с медицинскими бенчмарками, такими как MedQA и PubmedQA, модели Aloe продемонстрировали улучшение точности на более чем 7% по сравнению с предыдущими открытыми моделями, показывая их превосходную способность в обработке сложных медицинских запросов.
Выводы и перспективы
Модели Aloe являются прорывом в применении LLMs в сфере здравоохранения. Объединяя передовые технологии и этические соображения, эти модели улучшают точность и надежность обработки медицинских данных, а также обеспечивают доступность и пользу от передовых технологий в области здравоохранения. Внедрение таких моделей является критическим шагом к демократизации сложных медицинских знаний и улучшению глобального здравоохранения через улучшенные инструменты принятия решений, которые одновременно эффективны и этически выровнены.
Проверьте статью и модель. Вся заслуга за это исследование принадлежит исследователям этого проекта. Также не забудьте подписаться на нас в Twitter. Присоединяйтесь к нашему каналу в Telegram, Discord и группе в LinkedIn.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите использовать искусственный интеллект для развития своей компании и оставаться в лидерах, обратитесь к нам для использования Aloe: A Family of Fine-tuned Open Healthcare LLMs that Achieves State-of-the-Art Results through Model Merging and Prompting Strategies.
Шаги по внедрению искусственного интеллекта
Проанализируйте, как искусственный интеллект может изменить вашу работу. Определите, где можно применить автоматизацию, найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из ИИ. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью искусственного интеллекта.
Подберите подходящее решение. Внедряйте ИИ-решения постепенно: начните с небольшого проекта, проанализируйте результаты и KPI. На основе полученных данных и опыта расширьте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению искусственного интеллекта, пишите нам на Telegram. Следите за новостями о искусственном интеллекте в нашем Телеграм-канале или в Twitter.
Пример применения искусственного интеллекта
Попробуйте AI Sales Bot. Этот искусственный интеллект в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж и снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как искусственный интеллект может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
“`
