Medizinische Anwendungen durch Feinabstimmung großer Sprachmodelle

核心概念

Die Feinabstimmung von Sprachmodellen auf Instruktionen (IFT) ist entscheidend, um Großsprachmodelle (LLMs) an vielfältige menschliche Bedürfnisse anzupassen. Dieser Ansatz zeigt großes Potenzial für medizinische Anwendungen. Allerdings konzentrieren sich bisherige Studien hauptsächlich auf die Feinabstimmung von LLMs auf begrenzte biomedizinische Datensätze, was ihre Leistung bei der Befolgung medizinischer Instruktionen und ihre Übertragbarkeit einschränkt. Um diese Lücke zu schließen, schlagen wir die Erstellung eines vielfältigen, maschinell generierten medizinischen IFT-Datensatzes vor, der LLMs wie LLaMA-Modelle durch Feinabstimmung zu einer überlegenen Leistung in medizinischen Anwendungen und einer stärkeren Generalisierbarkeit befähigt.

要約

Der Artikel beschreibt einen Ansatz zur Erstellung eines vielfältigen, maschinell generierten medizinischen Instruktions-Feinabstimmungs-Datensatzes (IFT) für die Optimierung von Großsprachmodellen (LLMs) für medizinische Anwendungen.

Zunächst wird ein Seed-Set von 167 klinisch kuratierten Aufgaben erstellt, das verschiedene medizinische Themen, Perspektiven, Aufgabentypen und Schwierigkeitsgrade abdeckt. Dieses Seed-Set wird dann verwendet, um GPT-4 anzuleiten, eine Reihe neuer medizinischer Aufgabeninstruktionen zu generieren. Nach einem Filterungsschritt zur Erhöhung der Textvielfalt werden die Aufgaben an ChatGPT übergeben, um Antworten zu erstellen. So entsteht der MedInstruct-52k-Datensatz mit 52.000 Instruktions-Antwort-Paaren.

Dieser Datensatz wird dann verwendet, um LLaMA-Modelle feizuabstimmen, was zu dem Modell AlpaCare führt. Umfangreiche Experimente zeigen, dass AlpaCare trotz der Verwendung eines kleineren domänenspezifischen Datensatzes als bisherige medizinische LLMs eine überlegene Leistung in medizinischen Anwendungen erzielt, mit bis zu 38,1% absolutem Gewinn gegenüber den besten Vergleichsmodellen in medizinischen Instruktionsevaluationen. Gleichzeitig erreicht AlpaCare auch 6,7% absoluten Gewinn über mehrere allgemeine Domänen-Benchmarks hinweg. Eine Humanevaluierung zeigt, dass AlpaCare die besten Vergleichsmodelle sowohl in Bezug auf Korrektheit als auch Nützlichkeit deutlich übertrifft.

統計

Die Feinabstimmung von LLaMA-Modellen auf den MedInstruct-52k-Datensatz führt zu bis zu 38,1% absolutem Gewinn gegenüber den besten Vergleichsmodellen in medizinischen Instruktionsevaluationen.
AlpaCare erreicht 6,7% absoluten Gewinn über mehrere allgemeine Domänen-Benchmarks hinweg.

引用

"Instruction-finetuning (IFT) has become crucial in aligning Large Language Models (LLMs) with diverse human needs and has shown great potential in medical applications."
"To better align with human intent, Wang et al. (2023b) introduces the concept of fine-tuning LLMs using diverse machine-generated instruction-response pairs."
"Even substantial volumes, these datasets are limited in task scopes and instructions, primarily focusing on medical benchmarks or specific topics, due to the high cost of collecting real-world instruction datasets (Wang et al., 2023b), particularly when extending further into the medical domain(Jin et al., 2021; 2019)."

抽出されたキーインサイト

AlpaCare

by Xinlu Zhang,... 場所 arxiv.org 04-05-2024

https://arxiv.org/pdf/2310.14558.pdf

深掘り質問

Wie könnte der Ansatz der maschinell generierten IFT-Datensätze auf andere Anwendungsdomänen außerhalb der Medizin übertragen werden?

Der Ansatz der maschinell generierten IFT-Datensätze, wie er bei AlpaCare in der Medizin angewendet wurde, könnte auf andere Anwendungsdomänen außerhalb der Medizin übertragen werden, um die Leistungsfähigkeit von Großsprachmodellen zu verbessern. Hier sind einige Möglichkeiten, wie dieser Ansatz adaptiert werden könnte:

Diverse Domänen-spezifische Datensätze: Ähnlich wie bei MedInstruct-52k könnten maschinell generierte IFT-Datensätze in anderen Domänen erstellt werden, um die Vielfalt der Anwendungsanforderungen abzudecken. Dies könnte in Bereichen wie Recht, Finanzen, Technik oder Bildung nützlich sein.

Expertengeführte Seed-Sets: Die Verwendung von hochwertigen, expertengeführten Seed-Sets zur Generierung von Aufgaben und Anweisungen könnte die Qualität und Relevanz der generierten Datensätze in verschiedenen Domänen sicherstellen.

Automatisierte Task-Generierung: Durch die Nutzung fortschrittlicher Sprachmodelle wie GPT-4 zur automatisierten Generierung von Aufgaben und Anweisungen könnte die Effizienz und Skalierbarkeit des Ansatzes in verschiedenen Anwendungsdomänen verbessert werden.

Generalisierbarkeit und Anpassungsfähigkeit: Der Ansatz könnte an die spezifischen Anforderungen und Kontexte verschiedener Domänen angepasst werden, um die Generalisierbarkeit und Anpassungsfähigkeit von Großsprachmodellen in verschiedenen Anwendungsgebieten zu stärken.

Welche ethischen Überlegungen müssen bei der Entwicklung und Anwendung von medizinischen KI-Systemen wie AlpaCare berücksichtigt werden?

Bei der Entwicklung und Anwendung von medizinischen KI-Systemen wie AlpaCare sind verschiedene ethische Überlegungen zu berücksichtigen, um die Sicherheit, Privatsphäre und Zuverlässigkeit der Systeme zu gewährleisten. Hier sind einige wichtige Aspekte:

Patientenprivatsphäre: Es ist entscheidend, sicherzustellen, dass alle Patientendaten vertraulich behandelt werden und in Übereinstimmung mit den geltenden Datenschutzgesetzen und Gesundheitsvorschriften verarbeitet werden.

Validierung und Überprüfung: Alle von KI-Systemen generierten Ausgaben müssen sorgfältig von lizenzierten medizinischen Fachkräften validiert werden, um die Genauigkeit und Zuverlässigkeit der Informationen zu gewährleisten.

Verantwortung und Haftung: Entwickler und Anwender von medizinischen KI-Systemen tragen die Verantwortung für die korrekte Anwendung und Interpretation der generierten Informationen. Es ist wichtig, klare Haftungsregelungen festzulegen.

Ethik in der KI: Die Einhaltung ethischer Grundsätze wie Transparenz, Fairness, Verantwortlichkeit und Datenschutz ist unerlässlich, um sicherzustellen, dass medizinische KI-Systeme ethisch einwandfrei eingesetzt werden.

Inwiefern können Erkenntnisse aus der Entwicklung von AlpaCare dazu beitragen, die Generalisierbarkeit und Robustheit von Großsprachmodellen in verschiedenen Anwendungsfeldern zu verbessern?

Die Erkenntnisse aus der Entwicklung von AlpaCare können dazu beitragen, die Generalisierbarkeit und Robustheit von Großsprachmodellen in verschiedenen Anwendungsfeldern zu verbessern, indem sie folgende Aspekte berücksichtigen:

Datenvielfalt: Durch die Nutzung diverser und maschinell generierter IFT-Datensätze können Großsprachmodelle in verschiedenen Anwendungsfeldern auf eine breite Palette von Anforderungen und Kontexten vorbereitet werden, was ihre Generalisierbarkeit verbessert.

Anpassungsfähigkeit: Der Ansatz der maschinell generierten IFT-Datensätze ermöglicht es, Großsprachmodelle an spezifische Anwendungsdomänen anzupassen und ihre Fähigkeit zu verbessern, unterschiedliche Benutzeranforderungen zu erfüllen.

Ethik und Verantwortung: Die Berücksichtigung ethischer Grundsätze und die Einbeziehung von Expertenwissen in die Datengenerierung tragen dazu bei, die Robustheit und Zuverlässigkeit von Großsprachmodellen in verschiedenen Anwendungsfeldern zu stärken.

Durch die Integration dieser Erkenntnisse können Großsprachmodelle effektiver eingesetzt werden, um vielfältige Anwendungsanforderungen zu erfüllen und ihre Leistungsfähigkeit in verschiedenen Kontexten zu verbessern.