«`html
Развитие и применение крупных языковых моделей в медицинской технологии
В медицинской технологии разработка и использование крупных языковых моделей (LLM) становятся все более важными. Эти передовые модели способны обрабатывать и интерпретировать огромные объемы медицинских текстов, предлагая инсайты, которые традиционно требуют обширной человеческой экспертизы. Эволюция этих технологий имеет потенциал значительно снизить затраты на здравоохранение и расширить доступ к медицинским знаниям среди различных демографических групп.
Решение конкурентных проблем в области здравоохранения
Растущей проблемой в этой технологической сфере является отсутствие конкурентоспособных открытых моделей, способных повторить производительность собственных систем. Открытые здравоохраненные LLM критически важны, поскольку они способствуют прозрачности и доступности инноваций, что является необходимым для равноправного развития технологий в здравоохранении.
Новые модели Aloe: перспективы и практические применения
Исследователи из Barcelona Supercomputing Center (BSC) и Universitat Politècnica de Catalunya – Barcelona Tech (UPC) разработали новую серию здравоохраненных LLM под названием Aloe. Эти модели используют инновационные стратегии, такие как объединение моделей и настройка, используя лучшие особенности существующих моделей и улучшая их через сложные тренировочные режимы на общедоступных и собственных синтезированных наборах данных. Модели Aloe обучаются с использованием нового набора данных, включающего смесь общедоступных и синтетических данных, сгенерированных с помощью передовых техник Chain of Thought (CoT).
Технологическая основа моделей Aloe включает в себя интеграцию различных новых стратегий обработки данных и тренировки. Например, они используют фазу выравнивания с оптимизацией прямых предпочтений (DPO) для этического выравнивания моделей, а их производительность тестируется по множеству метрик предвзятости и токсичности. Модели также проходят тщательный процесс «красной команды», чтобы оценить потенциальные риски и обеспечить их безопасность при внедрении.
Метрики производительности моделей Aloe достигли передовых показателей по сравнению с другими открытыми моделями, значительно превосходя их в точности ответов на медицинские вопросы и этическом выравнивании. Например, при оценке медицинских бенчмарков, таких как MedQA и PubmedQA, модели Aloe продемонстрировали улучшение точности на более чем 7% по сравнению с предыдущими открытыми моделями, демонстрируя их превосходную способность обработки сложных медицинских запросов.
Заключение
Модели Aloe являются прорывом в применении LLM в сфере здравоохранения. Объединяя передовые технологии и этические соображения, эти модели улучшают точность и надежность обработки медицинских данных, обеспечивая доступность и пользу технологических достижений в здравоохранении для всех. Внедрение таких моделей является критическим шагом к демократизации сложных медицинских знаний и улучшению глобального здравоохранения через улучшенные инструменты принятия решений, которые являются эффективными и этически выровненными.
Подробнее ознакомьтесь с статьей и моделью. 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.
Если вам нравится наша работа, вам понравится наш новостной бюллетень.
Не забудьте присоединиться к нашему подполью 42k+ ML SubReddit.
Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе
Если вы хотите, чтобы ваша компания развивалась с помощью искусственного интеллекта (ИИ) и оставалась в числе лидеров, грамотно используйте Aloe: A Family of Fine-tuned Open Healthcare LLMs that Achieves State-of-the-Art Results through Model Merging and Prompting Strategies.
Практические шаги для внедрения ИИ в бизнес
Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу. Определите, где возможно применение автоматизации: найдите моменты, когда ваши клиенты могут извлечь выгоду из AI.
Определитесь какие ключевые показатели эффективности (KPI): вы хотите улучшить с помощью ИИ.
Подберите подходящее решение, сейчас очень много вариантов ИИ. Внедряйте ИИ решения постепенно: начните с малого проекта, анализируйте результаты и KPI.
На полученных данных и опыте расширяйте автоматизацию.
Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на https://t.me/itinai. Следите за новостями о ИИ в нашем Телеграм-канале t.me/itinainews или в Twitter @itinairu45358.
Практические решения для бизнеса
Попробуйте AI Sales Bot. Этот AI ассистент в продажах помогает отвечать на вопросы клиентов, генерировать контент для отдела продаж, снижать нагрузку на первую линию.
Узнайте, как ИИ может изменить ваши процессы с решениями от AI Lab itinai.ru. Будущее уже здесь!
«`
