百川智能发布业内首款开源医疗强化大型模型——Baichuan-M1-14B

AI工具2个月前发布 ainav
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Baichuan-M1-14B指的是什么?

百川智能近期发布了Baichuan-M1-14B,这是业界首款开源的医疗增强型大模型,在医学应用上超越了参数量更大的Qwen2.5-72B,并且与o1-mini的表现相当接近。该模型专门针对医疗服务进行了优化,同时具备广泛的通用性能力。其训练基于超过20万亿token的高质量医学生态及普通数据集,覆盖了二十多个医疗专业领域的详细知识信息,在医学推理和问答方面展现了卓越的能力,在实际医疗应用中表现出与参数量多出五倍的模型相媲美的性能水平。

Baichuan-M1-14B的核心竞争优势在于其独特的架构设计和创新训练策略。通过引入短卷积注意力机制、滑动窗口注意技术和优化位置编码震荡等方法,提高了文本上下文理解能力和处理长序列任务的效果。此外,它还运用了多阶段课程学习以及对齐优化技术,并利用强化学习来提高生成内容的质量及逻辑推理能力。

Baichuan-M1-14B

Baichuan-M1-14B的核心特性

  • 卓越的医学推断技能Baichuan-M1-14B 在医疗卫生领域有着卓越的表现,其在医疗推断方面的技能甚至超过了拥有更多参数的 Qwen2.5-72B-Instruct,并且与 o1-mini 的表现非常接近。它能够应对复杂的医学难题,给出精确的医学分析和建议。
  • 多种语言兼容性支持该模型具备中英文双重处理能力,并能够应对多种语言的医疗信息。
  • 开放源代码且可用于商业目的Baichuan-M1-14B 作为一个开放源代码的模型,具备成本低廉的部署特性和多种语言的支持能力。其开放源代码的战略目标在于简化开发流程,并促进医疗人工智能生态系统的成长。
  • 基于证据的医疗模式该模型激活了”医疗依据模式”,能够利用多层次证据分类系统,解析并融合各种级别权威性的资料,以给出可信的医疗判断。依托于自行构建的循证医学校本资源,包括广泛的医学研究报告、专业指导原则及行业专家的一致意见。
  • 跨学科推断技能:Baichuan-M1-14B 展现了在语言理解、图像分析及信息检索等多领域的综合推断实力。

Baichuan-M1-14B的核心技术机制

  • 资料的采集和加工
    • 大量医学信息该模型通过利用包含超过 20 万亿个优质医疗及通用信息单元的数据集进行训练,内容涉及逾二十个不同的医学专科领域。
    • 数据分析及评价数据依据医疗部门、信息类型及重要性被划分成不同的类别,以保证各类别间的数据量相对均匀。
    • 生成的数据利用教科书、指导手册、知识框架及临床病例来创建多样化且高质量的医学推断资料。
  • 革新模型架构
    • 简短的卷积关注技术采用短卷积技术,降低对诱导头部的依存度,并增强上下文理解的能力。
    • 滚动窗口关注机制降低 KV 缓存的内存使用量,以增强处理长序列作业的速度和效能。
    • 改进地点编码的波动问题:扩大某些注意力机制头部的尺寸可以减少 RoPE 曲线的波动。
  • 分步训练策略
    • 普遍技能增强时期增强基本的语言技能和通用知识。
    • 提高医学基础理论水平的阶段:通过集成优质医疗信息资源,着重增强逻辑推演、数理分析和专业医药学问的能力。
    • 医学高级知识深化阶段继续提升数据的质量,集中处理复杂的医学推断及罕见的知识点。
  • 提升学习效能的优化方法
    • ELO(探索性对数似然优化)改进思维链条的路线,增强产出的质量和逻辑分析的能力。
    • TPDO(基于令牌的直接偏好优化)通过应用偏序对数据来改进生成模型,使之更加符合用户的喜好。
    • 近端策略优化(PPO)是一种算法技术。通过对策略的优化来进一步提升生成逻辑和任务性能。
  • 改进模型的策略方法
    • 采用高初始学习率的训练方法运用 WSD 学习率调整方案,以增强模型的泛化性能。
    • 动态调整梯度范围降低由特殊样本或复杂损失空间引发的不稳定性。

Baichuan-M1-14B的项目位置

  • Git代码库:在GitHub平台上可以找到Baichuan-M1-14B项目的仓库地址为 https://github.com/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B
  • HuggingFace(基础模型)访问该模型的页面地址为:https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Base
  • Hugging Face(指导模型)访问该链接以查看由baichuan-inc开发的Baichuan-M1-14B-Instruct模型详情:https://huggingface.co/baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct

Baichuan-M1-14B的使用情境

  • 医疗支持判断Baichuan-M1-14B 可以借助“基于证据的医疗服务模式”迅速而精确地解答各类医疗临床疑问,为医护人员提供坚实的医学逻辑支撑,助力提高疾病诊治的工作效能。
  • 医疗科学研究辅助该模型能协助研究人员迅速获得可靠的医学证据及临床指导,从而减少研究探索的时间。
  • 个体健康状况管理Baichuan-M1-14B 能够为用户提供定制的健康指导方案,协助他们更清晰地认识自身的健康状态,并采取科学的方法来调整生活习惯。
  • 科学研究和数据解析该模型具备跨领域的推理能力,能够应对复杂的科学研究挑战,并且可以提供高效的數據分析支援。
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