전통 중의학 분야를 위한 대규모 언어 모델 Qibo

Concetti Chiave

본 연구에서는 전통 중의학 분야의 특성을 고려하여 LLaMA 기반의 대규모 언어 모델 Qibo를 개발하였다. Qibo는 사전 학습부터 지도 학습 미세 조정까지 전체 파이프라인을 구현하여 전통 중의학 지식을 효과적으로 학습하고 활용할 수 있다.

Sintesi

본 논문에서는 전통 중의학 분야를 위한 대규모 언어 모델 Qibo를 제안한다. Qibo는 LLaMA 모델을 기반으로 하며, 사전 학습부터 지도 학습 미세 조정까지 전체 파이프라인을 구현하였다.

사전 학습 단계에서는 다양한 중의학 관련 데이터셋을 활용하여 모델에 중의학 이론 체계, 진단 지식, 변증 능력, 처방 인식 능력 등을 학습시켰다. 이를 통해 기존 모델들이 간과했던 중의학 분야의 고유한 특성을 반영할 수 있었다.

지도 학습 미세 조정 단계에서는 단일 대화, 다중 대화, 중의학 NLP 과제 데이터 등을 활용하여 모델의 중의학 대화 능력을 향상시켰다. 이를 통해 모델이 중의학 지식을 효과적으로 활용하여 사용자의 질문에 전문적이고 안전한 답변을 제공할 수 있게 되었다.

실험 결과, Qibo는 전통 중의학 분야에서 우수한 성능을 보였다. 주관적 평가와 객관적 평가 모두에서 다른 중의학 모델들을 능가하는 결과를 보였다. 또한 중의학 NLP 과제에서도 우수한 성과를 달성하였다.

이를 통해 Qibo가 전통 중의학 분야에서 효과적인 대화형 AI 시스템으로 활용될 수 있음을 확인하였다. 향후 연구에서는 모델의 안전성과 신뢰성을 더욱 높이고, 다양한 의료 정보를 통합하여 보다 포괄적이고 정확한 의료 지원 기능을 제공하는 것을 목표로 하고 있다.

Statistiche

중의학 교재 38.1M
전통 중의학 서적 40.6M
의장 317M
의료 전문가 하위 클래스 49.8M
기타 고대 서적 165M
전통 중의학 백과사전 563M
전통 중의학 독해 이해 40.2M
전통 중의학 증상 변증 50.4M
전통 중의학 처방 13.5M

Citazioni

"현대 의학은 질병 유형에 따라 치료법을 결정하지만, 전통 중의학은 환자의 증상 유형을 종합적으로 판단하여 치료법을 결정한다."
"전통 중의학은 추상적인 지표인 음양, 표리, 열한 등을 활용하여 질병을 진단하지만, 현대 의학은 혈압 등 명확한 수치 지표를 활용한다."

Approfondimenti chiave tratti da

Qibo

by Heyi Zhang,X... alle arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16056.pdf

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전통 중의학의 지식 체계를 AI 모델에 효과적으로 반영하기 위해서는 몇 가지 기술적 과제들을 해결해야 합니다. 첫째, 전통 중의학의 특이한 용어와 개념을 이해하고 해석할 수 있는 자연어 처리 기술의 발전이 필요합니다. 이를 통해 AI 모델은 Yin(음)과 Yang(양), 외증(외증)과 내증(내증), 열증(열증)과 한증(한증) 등의 추상적인 개념을 이해하고 ganzhi(간지)와 ganzheng(간증)의 관계를 파악할 수 있습니다. 둘째, 전통 중의학의 진단 및 치료 방법을 AI 모델에 효과적으로 적용하기 위해서는 전통 중의학의 전통적인 지식과 현대 의학의 최신 기술을 통합하는 방법론이 필요합니다. 이를 통해 AI 모델은 ganzheng(간증)을 ganzhi(간지)에 따라 ganzheng(간증)을 다양한 치료법을 적용할 수 있습니다. 셋째, 전통 중의학의 다양한 데이터를 효과적으로 수집하고 정제하여 AI 모델의 학습에 활용할 수 있는 데이터 처리 기술의 발전이 필요합니다. 이를 통해 AI 모델은 전통 중의학의 지식 체계를 충분히 학습하고 ganzhi(간지)와 ganzheng(간증)의 상호작용을 이해할 수 있습니다. 이러한 기술적 과제들을 해결함으로써 AI 모델은 전통 중의학의 지식을 효과적으로 반영하고 ganzhi(간지)와 ganzheng(간증)의 융합을 실현할 수 있습니다.