Revoluce v Digitálním Zdravotnictví: Top 5 Open-Source Jazykových Modelů pro Efektivní Komunikaci s Pacienty
- Petr Sovadina
- 16. 4. 2024
- Minut čtení: 6
Aktualizováno: 17. 4. 2024
V rychle se vyvíjejícím světě umělé inteligence se velké jazykové modely (LLM) staly mocnými nástroji pro analýzu a generování textu podobného lidskému. Tyto modely, postavené na rozsáhlých datových sadách a složitých algoritmech, revolucionizovaly způsob, jakým interagujeme s daty, zejména v oblasti odpovídání na otázky. Tento článek se ponořuje do 5 nejlepších open-source LLM, které jsou obzvláště efektivní pro zodpovídání dotazů nad privátními zdravotnickými daty.
Zaměřeno na odborníky ve zdravotnictví, datové vědce a technologické nadšence, tento článek poskytuje stručný, ale komplexní přehled každého modelu a jeho potenciálního využití v digitální transformaci zdravotnictví. Zkoumáním těchto open-source řešení se snažíme poskytnout jasný a informativní průvodce, jak využít sílu LLM pro efektivní a bezpečnou práci s daty v různých zdravotnických aplikacích.
Top 5 Jazykových Modelů pro Zdravotnictví
Llama2
Falcon
Bloom
MPT
Vicuna
Llama2
Llama 2 představuje významný pokrok v oblasti velkých jazykových modelů (LLM) a pyšní se robustním tréninkem na o 40 % více datech než jeho předchůdce Llama 1, což přímo přispívá k jeho rozšířeným schopnostem. S obrovskou velikostí modelu 13 miliard parametrů je architektura Llama 2 navržena tak, aby zvládala širokou škálu složitých úkolů s vyšší efektivitou. Proces předtrénování zahrnoval ohromujících 2 biliony tokenů, což zajišťuje komplexní porozumění jazykovým vzorům a nuancím. Llama 2 zejména podporuje délku kontextu 4096 tokenů, což je dvojnásobek toho, co bylo možné s Llama 1, a umožňuje tak složitější a delší dialogy.[1]
Kromě rozsáhlého předtréninku byla Llama 2 doladěna pro případy použití v chatu s více než 100 000 instancemi řízeného dolaďování a vedena daty o lidských preferencích přesahujícími 1 milion příkladů. Toto ladění z ní činí ideální nástroj pro interakci s pacienty a zodpovídání jejich dotazů ohledně zdraví a léčby.
Níže jsou uvedeny některé technické podrobnosti modelu založeného na výzkumném dokumentu vydaném společností Meta.
Architektura: Použili standardní architekturu transformátoru se specifickými vylepšeními, jako je zvýšená délka kontextu a pozornost při seskupeném dotazu.
Hyperparametry: Modely byly trénovány pomocí optimalizátoru AdamW se specifickými nastaveními pro rychlost učení, úbytek hmotnosti a ořezávání gradientu.
Tokenizer: Použili algoritmus kódování bajtů (BPE) a slovní zásobu 32 000 tokenů.
Použitý hardware: Předtrénování bylo provedeno na Meta's Research Super Cluster a interních produkčních clusterech pomocí NVIDIA A100.
Uhlíková stopa: Emise uhlíku z předtréninku byly vypočteny a kompenzovány v rámci programu udržitelnosti společnosti Meta.
Další informace naleznete v tomto výzkumném dokumentu vydaném společností META s názvem Llama 2: Open Foundation a Fine-Tuned Chat Models
Prozkoumejte a přečtěte si tento tutoriál od „datacamp“, abyste viděli, jak doladit Llama2.
Llama2 stahujte zde .
Falcon
Falcon 180B je vysoce výkonný jazykový model se 180 miliardami parametrů, trénovaný na 3,5 bilionu tokenů. Vyniká v žebříčku Hugging Face pro předtrénované Open Large Language modely. Falcon 180B je součástí sady modelů, včetně Falcon 40B, které upřednostňují principy open-source a otevřeného přístupu.
Rozhodnutí zpřístupnit tyto modely veřejnosti je v souladu s přesvědčením, že inovace vzkvétají v prostředí, které podporuje dostupnost.[2]
Falcon využívá vysoce kvalitní, pětibilionovou sadu tokenů, pouze webovou anglickou sadu dat pro předtrénink nazvanou REFINEDWEB, se zaměřením na webová data pro zlepšení výkonu modelu. Implementuje pipeline MacroData Refinement (MDR) pro filtrování a deduplikaci webových dat z CommonCrawl, čímž zajišťuje vysokou kvalitu dat. Falcon přijímá agresivní strategii deduplikace, která kombinuje fuzzy shody dokumentů a odstranění přesných sekvencí pro zlepšení kvality dat a generalizace modelu.[3]
Tyto pokročilé techniky čištění dat z něj činí robustní řešení pro práci s citlivými zdravotnickými informacemi.
Prozkoumejte a přečtěte si tento návod na „lightening.ai“, abyste viděli, jak Falcon doladit .
Podívejte se na tento blog na téma „Hugging Face“ a ponořte se do hloubky.
Chcete-li prozkoumat hlouběji, zde je výzkumný dokument týmu Falcon LLM.
Falcon stahujte zde .
Bloom
BLOOM je mezníkem ve výzkumu AI jako největší vícejazyčný model velkého jazyka (LLM) s otevřeným přístupem na světě, pyšnící se 176 miliardami parametrů. Představuje významný krok v demokratizaci přístupu k pokročilé AI, protože je to první LLM svého rozsahu, který byl trénován transparentně a ve spolupráci globálním konsorciem více než 1000 výzkumníků. BLOOM dokáže generovat text ve 46 přirozených jazycích a 13 programovacích jazycích, což nabízí bezprecedentní možnosti pro akademickou sféru, neziskové organizace a malé výzkumné laboratoře.[4]
Jeho vydání umožňuje výzkumníkům ponořit se do složitostí operací LLM a dále využívat jeho schopnosti pro aplikace, jako je generování textu, sumarizace, klasifikace a překlad jazyka. BLOOM, dostupný v ekosystému Hugging Face, zjednodušuje experimentování s AI a inovace, čímž zahajuje novou éru dostupného, komunitou řízeného vývoje AI.
Díky své vícejazyčné povaze je BLOOM zvláště vhodný pro nasazení ve vícejazyčných zdravotnických prostředích.
Chcete-li se dozvědět o jemném doladění modelu, podívejte se na tento tutoriál v „E2E Networks Documentation“.
Chcete-li prozkoumat hlouběji, můžete si stáhnout výzkumnou práci zde .
Stáhněte si Bloom zde
Vicuna
Tento inovativní model budí pozornost tím, že dosahuje více než 90 % konverzačních schopností renomovaných systémů, jako jsou OpenAI ChatGPT a Google Bard, a to vše za zlomek obvyklých nákladů. Pro ty, kteří právě vstupují do oblasti velkých jazykových modelů (LLM), představuje Vicuna vzrušující a dostupný skok vpřed. Vicuna-13B, vytvořená doladěním modelu LLaMA pomocí pokladu 70 000 uživateli sdílených konverzací ze ShareGPT, ukazuje sílu komunitou řízeného vývoje v prostoru AI.[5]
Technický dav ocení její působivou nákladovou efektivitu a transparentnost jejího trénovacího procesu, nemluvě o předběžných hodnoceních - provedených s použitím GPT-4 jako referenčního bodu - které naznačují, že podrobné a strukturované odpovědi Vicuny předčí odpovědi jejích vrstevníků.
Díky své nákladové efektivitě a schopnosti poskytovat kvalitní odpovědi je Vicuna slibným řešením pro nasazení v oblasti zdravotnictví.
Podívejte se na tento tutoriál od „Ray Docs“, kde se dozvíte o jemném doladění modelu.
Chcete-li prozkoumat hlouběji, můžete si přečíst blog zde .
Vicuna si stáhněte zde
MPT
MosaicML mění krajinu jazykové AI zavedením MPT-7B, přelomového open-source modelu s komerční použitelností, který zpochybňuje dominanci modelů jako LLaMA-7B. MPT-7B je transformátorský zázrak, trénovaný od nuly na kolosální datové sadě 1 bilionu tokenů textu a kódu, pyšnící se rychlým trénováním a odvozováním a schopný zvládat délky kontextu až 65k tokenů díky ALiBi - významný skok nad obvyklé limity 2k-4k tokenů.[6]
Tento model, produkt bezproblémového, lidmi neřízeného trénovacího procesu po dobu 9,5 dne na 440 GPU, představuje závazek MosaicML demokratizovat přístup k výkonným nástrojům AI pro podniky a vývojáře. MPT-7B je jedinečně postaven pro komerční použití, vydaný pod open-source licencemi jako Apache 2.0 a CC-By-SA, což umožňuje širokou škálu aplikací včetně komerčního nasazení.
Díky své komerční použitelnosti a snadné integraci je MPT-7B atraktivní volbou pro implementaci ve zdravotnickém průmyslu.
Chcete-li se dozvědět o jemném doladění modelu, podívejte se na tento výukový program „Paperspace“.
Pro další průzkum zkontrolujte, jak doladit s Gretel GPT , a podívejte se, jak to udělat na Amazon Sagemaker .
Chcete-li prozkoumat hlouběji, můžete si přečíst blog zde od MosaicML.
Stáhněte si MPT 7b zde
v předchozím textu jsme se detailně seznámili s pěti nejpokročilejšími open-source jazykovými modely umělé inteligence (AI), které mají potenciál revolucionizovat komunikaci s pacienty a analýzu zdravotnických dat. Nyní bych rád shrnul klíčové technické parametry těchto modelů v přehledné tabulce, aby byly srozumitelné i pro ty z vás, kteří nejsou experty na AI.
Tabulka srovnává následující charakteristiky:
Trénovaná data a parametry - rozsah a komplexnost dat použitých k trénování modelu. Čím více parametrů, tím je model "chytřejší".
Jazyky a dovednosti - v kolika jazycích umí model komunikovat a generovat text, zda zvládá i programovací jazyky.
Bezpečnost a spolehlivost - jak model minimalizuje nevhodné výstupy a zaručuje spolehlivé informace.
Spolupráce a dostupnost - zda je model otevřený (open-source), dostupný přes platformy jako Hugging Face, případně vyvinutý ve spolupráci s Microsoftem.
Speciální vlastnosti - unikátní rysy jako bezpečný design, efektivní tréninkový kód, vynikající výkon v porovnání s komerčními modely.
Z tabulky je patrné, že nejrozsáhlejší model Bloom se 176 miliardami parametrů vyniká znalostí desítek jazyků. Naproti tomu Llama 2 od Mety sice operuje "jen" se 70 miliardami parametrů, ale byla extenzivně dotrénována na konverzace. Velmi slibný je i model Vicuna, který za zlomek nákladů dosahuje 90% konverzačních schopností chatbotů jako GPT.
Pro nasazení ve zdravotnictví budou klíčové faktory jako spolehlivost generovaných informací, snadná integrace do existující infrastruktury a schopnost analyzovat rozsáhlá zdravotnická data v různých jazycích. Modely s licencí pro komerční použití jako MPT-7B zde mají velký potenciál.
Věřím, že nasazení těchto pokročilých jazykových modelů přinese revoluci v komunikaci a péči o pacienty. Poskytovatelé zdravotní péče získají mocné nástroje pro zodpovídání dotazů, analýzu dat a vývoj personalizovaných řešení. Jsme na prahu nové éry digitálního zdravotnictví a umělá inteligence v ní bude hrát zcela zásadní roli.
Pokud vás možnosti využití umělé inteligence ve zdravotnictví zaujaly a chtěli byste zjistit, jak mohou tyto pokročilé jazykové modely pomoci právě vaší organizaci, neváhejte nás kontaktovat.
Stačí vyplnit krátký formulář na našem webu v odkaze níže, nebo nám napsat na info@digimedic.cz.
Komentáře