序言
自基于GPT-3.5的ChatGPT版本2022年年底震撼问世以来,如何利用通用大模型的优势,结合各垂直行业与领域专业知识积累及业务流程规范,打造领域大模型,从而有效支撑各领域日常问答、专业咨询乃至解决方案建议,无疑成为大模型应用落地探索的一大方向和趋势。
在医疗领域,国外以Google为代表持续在医疗大模型方面探索发力,由谷歌Research和DeepMind共同打造的多模态生成模型Med-PaLM M于2023年月发布,该模型懂临床语言、懂影像,也懂基因组学,在美国执业医师资格考试(USMLE)中通过率高达85.4%,从技能上已经达到专业医生的水平,令人振奋。
而国内各研发机构、医疗机构及LLM Geeker也不甘落后,以极大的精力与热情,从2023年起,结合中文环境下的、医疗问诊、中药特色以及日趋更为关键的心理学领域进行了大量的尝试,并且总体体现了开放共享,共襄盛世的百花齐放的格局,无论从大模型基座的选择、大模型微调技术、专业领域数据集构建方法、开放专业训练数据集、微调训练推理经济成本考量、中文医疗大模型评价标准和医疗健康在心理健康领域的衍生,都呈现了各自的特色,可谓精彩纷呈。
值得高兴的是,部分开源医疗大模型项目团队作者,不局限于初步成果,持续探索更新,无论在基座灵活支持、中文医疗数据集、微调训练方法及效果评价不断开放提升方面,都继续发力,如DoctorGLM, MedicalGPT、ChatMed及MedQA等项目,尤其是MedQA项目,在复现过程及后续不断推出的更具开放性先进性的IvyGPT-CareLlma等,无疑都展现了该领域研发探索先锋的Geek/Guru风范。
本文根据现有近20个中文医疗领域开源大模型网络众神们的总结分析,结合作者探索行业发展浅见,编制形成本文,意图对发展中的中文医疗大模型提供多方面概览,呈现采撷各自精彩与独特之处,共同推进LLM应用探索与实践,在组织结构及内上也引用了不少附录中(中文综述)专家的成果,在此一并致谢,其中有不尽之处,也敬请海涵指正。
如同各开源模型指出的,这些大模型都是在研发探索阶段,包括AI Ethics的隐忧等,尚不足以成熟到作实际医用诊疗; 但如果这些开放性研发探索,能够从某种程度上,通过中文医疗卫生大模型及其生态应用,加强中文-中药医卫乃至心理咨询方面的大众的专业认知与素养,让具有庞大人口基数的中华14亿大众,身边多个垂手可得的专家,让华佗扁鹊医者仁心的AI Ethics与技艺能够继续洋溢人间,都不啻为一种有益的尝试。
突然脑路清奇想到,按照开源精神及一带一路倡议精神,发端于英文体系,推陈出新意有所为的中文医卫大模型,后续也可能为人口众多但不发达且语种独特的异域特色医卫AI辅助 :-)
2023年开源中文医疗大模型概览_doctorglm-CSDN博客
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