Adaptando Modelos de Lenguaje para la Salud
Este estudio resalta métodos para mejorar modelos de lenguaje grandes en entornos médicos.
― 7 minilectura
Tabla de contenidos
- Métodos para Adaptar LLMs
- Preentrenamiento Continuo
- Ajuste Fino con Instrucciones
- Inyección de Ruido Durante el Entrenamiento (NEFTune)
- Diseño de Indicaciones
- Configuración Experimental
- Conjunto de Datos de Preentrenamiento
- Conjunto de Datos de Ajuste Fino
- Evaluación del Rendimiento del Modelo
- Preentrenamiento Continuo
- Impacto del Ajuste Fino
- Ganancias de Inyección de Ruido
- El Papel del Diseño de Indicaciones
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) están cambiando la forma en que abordamos la salud. Pueden ayudar con tareas como mejorar los flujos de trabajo clínicos, ayudar en diagnósticos y mejorar la atención al paciente. Sin embargo, ajustar estos modelos para satisfacer las necesidades específicas del campo médico no es fácil. Este artículo se centra en cómo podemos hacer que los LLMs funcionen mejor en el entorno clínico mediante varios métodos.
Métodos para Adaptar LLMs
En el ámbito de la salud, se utilizan varios enfoques para que los LLMs sean más efectivos. La mayoría de los métodos actuales se enfocan en crear nuevos modelos clínicos desde cero o en ajustar modelos existentes usando grandes conjuntos de datos de salud. Aunque estos métodos son prometedores, a menudo no aprovechan las ventajas del preentrenamiento continuo, que utiliza datos específicos del dominio para mejorar el rendimiento del modelo. Este estudio busca llenar ese vacío al examinar varios métodos, incluyendo el preentrenamiento continuo, ajuste fino, Inyección de ruido durante el entrenamiento y diseño de indicaciones.
Preentrenamiento Continuo
El preentrenamiento continuo es un proceso donde un modelo sigue aprendiendo entrenando con nuevos datos específicos de su área de aplicación. En el ámbito de la salud, esto significa exponer al modelo a una extensa literatura clínica. El objetivo es ayudar al modelo a entender los términos médicos y sus relaciones, lo que puede resultar en un mejor rendimiento en tareas médicas.
Sin embargo, el preentrenamiento continuo viene con desafíos. Normalmente, solo partes del modelo son accesibles durante el entrenamiento, lo que dificulta un entrenamiento efectivo. También puede haber problemas con el modelo olvidando lo que aprendió previamente. Para abordar estos desafíos, se necesita un equilibrio cuidadoso entre el entrenamiento con datos de lenguaje general y datos clínicos.
Ajuste Fino con Instrucciones
El ajuste fino basado en instrucciones es otro método para hacer que los LLMs sean mejores siguiendo comandos de los usuarios entrenándolos en conjuntos de datos que incluyen diferentes indicaciones y las salidas esperadas. Esto ayuda al modelo a generar respuestas relevantes cuando se le hacen preguntas o instrucciones específicas. Para hacer el proceso de entrenamiento más claro, usamos un formato estructurado que define los roles del usuario y del modelo. Cada muestra de entrenamiento incluye una indicación y la respuesta esperada.
NEFTune)
Inyección de Ruido Durante el Entrenamiento (NEFTune es una técnica que añade ruido al modelo durante el entrenamiento. Este método puede ayudar a mejorar la calidad de las respuestas generadas por el modelo al actuar como un regularizador, lo que ayuda a prevenir el sobreajuste. Este aspecto es particularmente interesante en nuestro estudio, ya que muestra mejoras no solo en la calidad de la respuesta, sino también en el rendimiento general del modelo.
Diseño de Indicaciones
El diseño de indicaciones se refiere a los métodos utilizados para formular preguntas o entradas al modelo para que pueda producir respuestas más precisas y útiles. Una técnica avanzada en este área se conoce como indicación de Cadena de Pensamiento (Chain-of-Thought). Esto anima al modelo a explicar su razonamiento paso a paso antes de dar una respuesta, haciendo el proceso más claro y potencialmente más preciso.
Exploramos varias estrategias bajo el diseño de indicaciones, incluyendo:
Cadena de Pensamiento (CoT): Este método invita al modelo a pensar paso a paso incluyendo frases como "Pensemos paso a paso" antes de una pregunta.
Cadena de Pensamiento de Pocos Ejemplos: Aquí, le damos al modelo unos pocos ejemplos antes de hacer una pregunta, guiándolo a generar una respuesta más informada.
Cadena de Pensamiento Dinámica de Pocos Ejemplos: Este enfoque más avanzado permite que el modelo extraiga ejemplos relevantes de preguntas anteriores basándose en su similitud con preguntas actuales, guiándolo hacia mejores respuestas.
Conjunto de Cadena de Pensamiento Dinámica de Pocos Ejemplos (CoT-En): Este método añade más variabilidad al mezclar los ejemplos y generar múltiples razonamientos, llevando a una gama más amplia de posibles respuestas.
Configuración Experimental
Nuestros experimentos se llevaron a cabo en un clúster de computación de alto rendimiento usando múltiples GPUs potentes. Tuvimos especial cuidado en preparar nuestros conjuntos de datos para tanto el preentrenamiento como el ajuste fino.
Conjunto de Datos de Preentrenamiento
El conjunto de datos de preentrenamiento incluye textos de una variedad de fuentes confiables, como artículos de investigación y material educativo. Hemos tomado medidas para asegurarnos de que los datos estén libres de información personal identificable y sean obtenidos éticamente. Los datos pasan por varias etapas de limpieza, como la eliminación de duplicados y la filtración de textos cortos y menos informativos.
Conjunto de Datos de Ajuste Fino
El conjunto de datos de ajuste fino está cuidadosamente curado a partir de datos de preguntas y respuestas médicas de foros y discusiones, asegurando una amplia representación de temas médicos. El modelo aprende de ejemplos del mundo real para ayudarlo a entender y responder mejor a las consultas médicas.
Evaluación del Rendimiento del Modelo
Para evaluar la efectividad de nuestros enfoques, probamos nuestros modelos en varias tareas de preguntas y respuestas médicas. Utilizamos una variedad de conjuntos de datos para evaluar qué tan bien podían los modelos manejar diversas preguntas clínicas.
Preentrenamiento Continuo
A través del preentrenamiento continuo, observamos pequeñas mejoras iniciales a medida que el modelo aprendía de los datos clínicos. Con el tiempo, estas mejoras se volvieron más significativas, indicando que el entrenamiento continuo con los datos correctos ayuda a mejorar la comprensión del modelo sobre la terminología y conceptos médicos.
Impacto del Ajuste Fino
Cuando aplicamos el ajuste fino basado en instrucciones, el rendimiento mejoró drásticamente. Esto no solo alineó al modelo con preguntas médicas específicas, sino que también reforzó su capacidad para generar respuestas precisas. Los resultados en varios benchmarks mostraron que el ajuste fino es crucial para optimizar modelos para tareas especializadas.
Ganancias de Inyección de Ruido
Usando el método NEFTune, encontramos que inyectar ruido durante el entrenamiento condujo a un mejor rendimiento en diversas tareas. Esto sugiere que incluso las técnicas diseñadas para mejorar la calidad pueden generar beneficios inesperados en el rendimiento general.
El Papel del Diseño de Indicaciones
Las técnicas de diseño de indicaciones, especialmente aquellas que fomentan un proceso de pensamiento estructurado, mostraron resultados prometedores. Al guiar efectivamente al modelo a través del proceso de razonamiento, logramos mejoras significativas en las tareas de preguntas y respuestas médicas.
Conclusión
Este estudio ha demostrado que el preentrenamiento continuo, junto con el ajuste fino basado en instrucciones y un diseño avanzado de indicaciones, mejora significativamente la funcionalidad de los LLMs en el sector salud. Aunque el preentrenamiento y el ajuste fino son efectivos por sí solos, su uso combinado lleva a un rendimiento excepcional en aplicaciones clínicas.
A pesar de que estos métodos han demostrado ser exitosos, hay áreas para una mayor exploración. Estudios futuros podrían probar diferentes tipos de fuentes de datos y analizar las mejores combinaciones para el entrenamiento. Además, se necesita más investigación enfocada para entender cómo adaptar efectivamente estos modelos para diversas tareas clínicas más allá de las que evaluamos.
En resumen, nuestros hallazgos proporcionan un marco útil para optimizar LLMs para aplicaciones médicas, ofreciendo valiosos conocimientos para el desarrollo continuo en este campo crítico. Estos resultados enfatizan la importancia de una cuidadosa selección de datos y el uso innovador de técnicas de entrenamiento para enfrentar los desafíos presentes en la atención médica.
Título: Beyond Fine-tuning: Unleashing the Potential of Continuous Pretraining for Clinical LLMs
Resumen: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant potential in transforming clinical applications. In this study, we investigate the efficacy of four techniques in adapting LLMs for clinical use-cases: continuous pretraining, instruct fine-tuning, NEFTune, and prompt engineering. We employ these methods on Mistral 7B and Mixtral 8x7B models, leveraging a large-scale clinical pretraining dataset of 50 billion tokens and an instruct fine-tuning dataset of 500 million tokens. Our evaluation across various clinical tasks reveals the impact of each technique. While continuous pretraining beyond 250 billion tokens yields marginal improvements on its own, it establishes a strong foundation for instruct fine-tuning. Notably, NEFTune, designed primarily to enhance generation quality, surprisingly demonstrates additional gains on our benchmark. Complex prompt engineering methods further enhance performance. These findings show the importance of tailoring fine-tuning strategies and exploring innovative techniques to optimize LLM performance in the clinical domain.
Autores: Clément Christophe, Tathagata Raha, Svetlana Maslenkova, Muhammad Umar Salman, Praveen K Kanithi, Marco AF Pimentel, Shadab Khan
Última actualización: Sep 23, 2024
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2409.14988
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2409.14988
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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