創(chuàng)澤機(jī)器人 |
CHUANGZE ROBOT |
1)設(shè)計(jì)并構(gòu)建一個基于 自研的Decoder-only GPT系列架構(gòu)的 0penCSG 醫(yī)療大模型,參數(shù)量達(dá)到70 億,采用自研高性能中英文雙語分詞器,極大提高token 壓縮比,自研基座模型架構(gòu)但同時易于轉(zhuǎn)換為llama、mistral、qwen等主流模型結(jié)構(gòu),以實(shí)現(xiàn)更好的下游應(yīng)用表現(xiàn)。
2)收集和處理大規(guī)模高質(zhì)量的醫(yī)療數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)比例為 60% 醫(yī)療專業(yè)數(shù)據(jù) +40%通用數(shù)據(jù),確保模型能學(xué)習(xí)到豐富的醫(yī)學(xué)知識。醫(yī)療數(shù)據(jù)包括但不限于各科權(quán)威教材、臨床指南、醫(yī)學(xué)文獻(xiàn)、病歷報(bào)告、醫(yī)患對話語料等。
3)基于自研的高性能、高可用、可拓展的LightLLM分布式大模型訓(xùn)練框架,在海量異構(gòu)數(shù)據(jù)上對OpenCSG 醫(yī)療大模型進(jìn)行高效訓(xùn)練,最大限度提升模型理解和生成醫(yī)學(xué)語言的能力。
4)引入多維度評估體系,在訓(xùn)練過程中持續(xù)跟蹤模型性能。涵蓋醫(yī)學(xué)語言理解、知識掌握、語言生成、邏輯推理、安全和倫理等方面的能力評估。
1)基于自研架構(gòu) OpenCSG 醫(yī)療大模型研發(fā)的智能問診、自動處方分析、醫(yī)療知識檢索等系列創(chuàng)新應(yīng)用,助力醫(yī)療領(lǐng)域科技公司打造行業(yè)領(lǐng)先的智慧醫(yī)療服務(wù)平臺。
2) OpenCSG 醫(yī)療大模型的卓越表現(xiàn)將為醫(yī)療領(lǐng)域科技公司在醫(yī)療 AI市場開拓新的業(yè)務(wù)場景,樹立技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)力品牌形象,吸引更多醫(yī)療機(jī)構(gòu)達(dá)成戰(zhàn)略合作。
3)探索大語言模型技術(shù)和傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專家知識的最佳結(jié)合路徑,形成可規(guī);瘡(fù)制的經(jīng)驗(yàn)?zāi)J。為醫(yī)療領(lǐng)域科技公司在醫(yī)療及更多垂直行業(yè)大模型應(yīng)用方面積累寶貴的技術(shù)和商業(yè)化經(jīng)驗(yàn)。
本案例采用OpenCSG 自研的 LightLLM 分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行 OpenCSG 醫(yī)療大模型的預(yù)訓(xùn)練。 預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)采集與清洗:
數(shù)據(jù)采集
1)根據(jù)項(xiàng)目預(yù)算,與醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)供應(yīng)商合作采購高質(zhì)量結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化醫(yī)療數(shù)據(jù),包括但不限于:
OpenCSG 醫(yī)療大模型的研發(fā)成功,將實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)與傳統(tǒng)醫(yī)學(xué)專家經(jīng)驗(yàn)的高度融合,促進(jìn)人機(jī)協(xié)同診療新模式的形成,助推智慧醫(yī)療行業(yè)的變革發(fā)展。OpenCSG 公司將為醫(yī)學(xué)醫(yī)療科技公司基于項(xiàng)目成果持續(xù)打造面向全科醫(yī)療的"醫(yī)學(xué)認(rèn)知智能",引領(lǐng)多模態(tài)醫(yī)學(xué)大模型的技術(shù)趨勢,在醫(yī)療AI領(lǐng)域確立難以撼動的領(lǐng)導(dǎo)者地位。
大模型+醫(yī)療的結(jié)合有望催生智能教學(xué)、科研輔助、新藥研發(fā)等全新應(yīng)用,幫助醫(yī)學(xué)科技公司持續(xù)發(fā)掘新的價值空間,牽引產(chǎn)學(xué)研用一體化創(chuàng)新。
隨著基于 OpenCSG 醫(yī)療大模型的應(yīng)用規(guī);涞兀瑢獒t(yī)療服務(wù)供給側(cè)帶來效率倍增。廣大患者可享受到更加優(yōu)質(zhì)、均等的智能化診療服務(wù),大幅提升就醫(yī)獲得感。
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