Der Aufstieg spezialisierter Sprachmodelle in der Medizin

Grosse Sprachmodelle (LLMs) sind in den letzten Jahren mega beliebt geworden. Die werden in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie Kundenservice und Softwareentwicklung. In spezialisierten Gebieten wie Medizin können diese Modelle Ärzten helfen, Diagnosen zu stellen oder komplizierte medizinische Begriffe in einfache Worte zu erklären. Aber damit LLMs nützlich sind, müssen sie in ihren speziellen Bereichen gut funktionieren. Hochleistungsfähige allgemeine Modelle, wie GPT-4, können viele Aufgaben erledigen, sind aber vielleicht nicht für bestimmte medizinische Bedürfnisse geeignet.

Ein grosses Problem bei grossen Modellen ist ihre Grösse. Diese Modelle können oft nicht auf normalen PCs laufen, weil sie zu viel Speicher brauchen. Das wird besonders zum Problem, wenn es um sensible Patientendaten geht oder wenn die Internetverbindung schwach ist. Auf einen externen Dienst angewiesen zu sein, kann riskant sein, daher könnten kleinere, spezialisierte Modelle eine bessere Lösung bieten.

#Die Vorteile kleinerer Modelle

Kleinere Modelle, die speziell für ein bestimmtes Gebiet gebaut sind, können schneller und günstiger trainiert werden. Die laufen auch auf normalen Computern, weil sie nicht so viel Speicher benötigen. Auch wenn kleine Modelle im Allgemeinen schlechter abschneiden als grosse, können sie durch das gezielte Training auf spezifische Aufgaben besser relevante Informationen lernen.

Die Entwicklung spezialisierter Modelle ist ein zentrales Augenmerk in diesem Bereich. Wie können wir sicherstellen, dass diese Modelle effektiv sind? Das erfordert verschiedene Trainingstechniken und Datensätze, besonders in der Medizin.

#Der Pretraining-Prozess

Pretraining ist ein wichtiger Schritt bei der Erstellung eines Sprachmodells. In dieser Phase lernt das Modell, wie Sprache funktioniert und merkt sich so viel Trainingsdaten wie möglich. Zum Beispiel lernt ein Modell, das nächste Wort in einem Satz vorherzusagen, basierend auf den vorhergegangenen Wörtern. Wenn die Vorhersage falsch ist, passt sich das Modell an, um im Laufe der Zeit besser zu werden.

Das allgemeine Pretraining wird als Standardansatz für das Training von Sprachmodellen angesehen. Es gibt viele grosse Datensätze, die dafür zur Verfügung stehen und vielfältige Informationen enthalten, sodass das Modell Sprache und allgemeines Wissen über verschiedene Themen verstehen kann. Kleinere Modelle haben hier oft Schwierigkeiten, weil sie nicht so viele Informationen lernen können, was zu flachem Wissen führt.

#Training auf spezifische Bereiche fokussieren

Um ein Modell zu erstellen, das in einem bestimmten Bereich gut abschneidet, können wir irrelevante Daten vermeiden. Im medizinischen Bereich würden wir zum Beispiel nicht-medizinische Informationen aus dem Trainingsdatensatz ausschliessen. Dieser gezielte Ansatz hilft dem Modell, medizinische Sprache besser zu lernen und zu verstehen, da es nicht von irrelevanten Informationen abgelenkt wird. Auch wenn kleine Modelle Einschränkungen haben, kann der Fokus auf einem einzigen Bereich ihnen helfen, effektiv zu performen.

#Mixed-Domain Pretraining nutzen

Wenn nicht genug spezifische Daten für ein kleines Modell vorhanden sind, ist eine weitere Option das Mixed-Domain Pretraining. Das bedeutet, dass das Modell zuerst mit allgemeinen Daten trainiert wird, um ein grundlegendes Verständnis für Sprache zu entwickeln. Danach können wir mit dem spezifischen Datensatz, der sich auf die Medizin bezieht, weitertrainieren. Diese Technik kann zu besseren Ergebnissen führen, als nur auf allgemeine Daten zu setzen.

Allerdings, wenn ein spezifischer Datensatz gross genug ist, könnte das Training nur mit diesem Datensatz bessere Ergebnisse liefern. Bei medizinischen Informationen sind Texte oft sehr unterschiedlich von allgemeinen Texten. Daher bringt das Wissen aus allgemeinen Daten nicht immer einen Vorteil, wenn es um medizinische Aufgaben geht.

#Verfügbare Datensätze für das Training

Es gibt viele öffentliche Datensätze, die für das Training von Sprachmodellen verfügbar sind, sowohl allgemeine als auch spezifische. Allgemeine Datensätze sind oft grösser und enthalten eine Mischung aus verschiedenen Themen. Beispiele sind:

• CommonCrawl: Eine riesige Sammlung von Webseiten.
• The Stack: Ein Datensatz mit Quellcode aus verschiedenen Programmiersprachen.

Im Gegensatz dazu sind domänenspezifische Datensätze für die Medizin kleiner und fokussierter. Einige bekannte medizinische Datensätze sind:

• MeDAL: Dieser Datensatz enthält PubMed-Abstracts und hilft dabei, medizinische Abkürzungen zu verstehen.
• MedDialog: Enthält Dialoge in Englisch und Chinesisch, die sich auf medizinische Gespräche beziehen.
• MedQA: Ein Datensatz mit Frage-Antwort-Paaren aus medizinischen Prüfungen.

#Eigene Datensätze erstellen

Manchmal erfüllen bestehende Datensätze nicht die Anforderungen für spezielle Trainingsbedürfnisse. In solchen Fällen musst du vielleicht einen neuen Datensatz erstellen. Wichtige Schritte beinhalten das Sammeln von Rohdaten, deren Filtern auf Relevanz und die Verarbeitung für das Training.

Rohdaten können durch Web-Scraping oder die Verwendung vorhandener Datensätze wie CommonCrawl gesammelt werden. Sobald sie gesammelt sind, sollten die Daten gefiltert werden, um nur Inhalte einzuschliessen, die mit dem medizinischen Bereich zu tun haben. Das kann das Suchen nach Schlüsselwörtern oder die Anwendung fortgeschrittener Techniken beinhalten, um herauszufinden, ob der Text mit Medizin zu tun hat.

Nach dem Filtern müssen die Daten gereinigt werden, um Duplikate oder irrelevante Informationen zu entfernen. Das stellt sicher, dass das Modell nicht durch Rauschen abgelenkt wird. Sobald du einen sauberen Datensatz hast, kannst du Frage-Antwort-Paare erstellen, um den Lernprozess zu unterstützen.

#Leistung spezialisierter Modelle

Spezialisierte Modelle sind in der Regel kleiner als allgemeine Modelle, was die Trainingsgeschwindigkeit erhöht und die Kosten senkt. Wenn sie richtig trainiert werden, können diese Modelle in ihrem Bereich beeindruckend gut abschneiden.

Ein Beispiel ist PubMedBERT, ein Modell, das auf Millionen von Abstracts aus PubMed trainiert wurde. Der Fokus ermöglicht es ihm, effektiv bei medizinischen Aufgaben abzuschneiden. Ebenso ist BioMedLM ein weiteres Modell, das ausschliesslich auf biomedizinischem Text trainiert wurde und somit im Wettbewerb mit grösseren Modellen steht.

Mixed-Domain-Modelle, wie HEAL, das auf einem anderen grossen Modell basiert, zeigen, dass die Kombination von allgemeinen und spezifischen Daten zu guten Ergebnissen führen kann. Diese Mixed-Domain-Modelle können auch in speziellen medizinischen Aufgaben besser abschneiden als einige grössere Modelle.

#Modellleistung messen

Die Bewertung, wie gut ein Modell abschneidet, kann helfen, dessen Effektivität zu bestimmen. Spezialisierte Modelle zeigen oft tolle Ergebnisse in ihren spezifischen Bereichen und übertreffen manchmal grössere allgemeine Modelle. Verschiedene Modelle auf denselben Benchmarks zu testen, kann zeigen, wie sie im Vergleich abschneiden.

Beispielsweise zeigt der Vergleich von Modellen in Benchmarks mit Fokus auf medizinischen Fragen, dass spezialisierte Modelle starke Werte erreichen können, obwohl sie weniger Parameter haben. Das zeigt ihre Effektivität im Verständnis medizinischer Sprache und Konzepte.

#Modelle effizienter machen

Für den lokalen Gebrauch gibt es Bedarf an kleineren Modellen, die auf normalen Computern laufen können und dabei gute Leistungen bringen. Den Speicherbedarf für diese Modelle kann man durch einen Prozess namens Quantisierung reduzieren, was bedeutet, die Gewichte des Modells zu komprimieren.

Verschiedene Quantisierungsformate können helfen, den Speicherbedarf zu verringern und gleichzeitig eine angemessene Leistung aufrechtzuerhalten. Zum Beispiel benötigt eine 8-Bit-Version eines Modells weniger Speicher als die Standard-16-Bit-Version und liefert trotzdem verlässliche Ergebnisse.

#Fazit

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass, während grosse allgemeine Modelle wie GPT-4 ihren Platz haben, kleinere, spezialisierte Modelle für bestimmte Aufgaben, besonders in Bereichen wie der Medizin, sehr effektiv sein können. Durch das Fokussieren des Trainings auf relevante Daten und die Verwendung geeigneter Techniken können diese Modelle gut abschneiden und auf standardmässiger Hardware laufen. Das bedeutet, dass Organisationen im medizinischen Bereich Technologie effektiver nutzen können, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden oder auf externe Dienste angewiesen zu sein.