Google MedPalm 2：AI 醫學新世代

目錄

• 😷 人工智慧與醫學的結合

  • 🏥 Google 的 MedPalm 2 模型介紹

  • 🤖 MedPalm 2 的訓練方法

    • 💡 大型語言模型的基礎建設

    • 🔍 模型在醫學領域的應用

  • ⚙️ MedPalm 2 的訓練過程

    • 📚 資料集的建構

    • 🎯 Google 的訓練策略

  • 📈 MedPalm 2 的成果與挑戰

    • ✅ 成果：多項測試表現優異

    • ❌ 挑戰：仍有改進空間

🏥 Google 的 MedPalm 2 模型介紹

在醫學領域，人工智慧的應用一直是一個引人注目的話題。Google 最新推出的 MedPalm 2 模型，將人工智慧與醫學相結合，為我們帶來了更多的可能性。

🤖 MedPalm 2 的訓練方法

Google 對於 MedPalm 2 模型的訓練方法十分獨特。他們首先建立了一個醫學領域的基礎模型，然後使用大型語言模型進行微調。這些模型在各種醫學文本中進行訓練，包括報告、文章以及來自各種來源的知識。這有助於模型更好地理解醫學科目，並能夠協助處理病人篩檢、知識檢索、診斷輔助等任務。然而，醫學領域有其獨特之處，存在著安全隱患。例如，像 ChatGPT 這樣的模型可能會產生虛假信息或幻覺。因此，Google 的研究聚焦於為醫學構建專門的語言模型。

⚙️ MedPalm 2 的訓練過程

Google 使用的是 Pathways 語言模型以及其微調版本 FlanPalm。Palm 是一個編碼器-解碼器 Transformer 語言模型，它在包括互聯網文本、維基百科等在內的大量數據上進行了訓練。它在幾個基準測試中取得了最先進的成果。為了使模型適應醫學領域，Google 使用了一種稱為提示的策略。他們向模型提供提示，這些提示可以是人類生成的，也可以是通過反向傳播學習獲得的。這些提示指導模型有效地理解和回答醫學問題。Google 的研究表明，這種提示策略以及提示調整可以提高模型的性能。

📈 MedPalm 2 的成果與挑戰

Google 的研究結果令人印象深刻。MedPalm 2 在多項選擇題、開放式問題以及閉域和開放域查詢等方面表現出色。然而，研究也揭示了一些限制和改進空間。其中一個關鍵問題是對模型的評估。Google 與來自不同國家的臨床醫生合作，評估模型的表現。雖然 MedPalm 2 展示了令人鼓舞的結果，但它仍然無法與臨床醫生的專業知識和共識相比。