El Auge de Modelos de Lenguaje Especializados en Medicina

Los Modelos de Lenguaje Grande (LLMs) se han vuelto muy populares en los últimos años. Se utilizan en varias áreas, incluyendo atención al cliente y desarrollo de software. En campos especializados como la medicina, estos modelos pueden ayudar a los doctores a hacer diagnósticos o explicar términos médicos complejos a los pacientes en palabras más simples. Sin embargo, para que los LLMs sean útiles, tienen que funcionar bien en sus áreas específicas. Modelos generales de alto rendimiento, como GPT-4, pueden manejar muchas tareas pero pueden no ser adecuados para necesidades médicas específicas.

Un problema importante con los modelos grandes de propósito general es su tamaño. Estos modelos a menudo no pueden correr en computadoras personales porque requieren demasiada memoria. Esto se convierte en un problema significativo, especialmente cuando se trata de información sensible de pacientes o cuando hay acceso a internet poco confiable. Depender de un servicio externo puede ser arriesgado, así que modelos más pequeños y especializados pueden ofrecer una mejor solución.

#Los Beneficios de los Modelos Más Pequeños

Los modelos más pequeños, construidos específicamente para un área particular, pueden ser más rápidos y baratos de entrenar. También pueden correr en computadoras normales ya que no ocupan tanta memoria. Aunque los modelos pequeños pueden funcionar peor en general que los modelos grandes, centrar su entrenamiento en tareas específicas les permite aprender información relevante mejor.

Crear modelos especializados es un enfoque clave en esta área. ¿Cómo podemos asegurarnos de que estos modelos sean efectivos? Esto implica usar diferentes técnicas de entrenamiento y Conjuntos de datos, particularmente en medicina.

#El Proceso de Preentrenamiento

El preentrenamiento es un paso esencial en la creación de un modelo de lenguaje. Durante esta etapa, el modelo aprende cómo funciona el lenguaje y recuerda la mayor parte de los datos de entrenamiento posible. Por ejemplo, un modelo aprende a predecir la siguiente palabra en una oración basándose en las palabras que vinieron antes. Si la predicción está equivocada, el modelo se ajusta para mejorar con el tiempo.

El preentrenamiento general se considera el enfoque estándar para entrenar modelos de lenguaje. Hay muchos conjuntos de datos grandes disponibles para este propósito que contienen información diversa, permitiendo que el modelo entienda el lenguaje y conocimientos generales sobre varios temas. Sin embargo, los modelos más pequeños pueden tener dificultades aquí ya que no pueden aprender tanta información, lo que a menudo resulta en un conocimiento superficial.

#Centrando el Entrenamiento en Áreas Específicas

Para crear un modelo que funcione bien en un dominio específico, podemos evitar usar datos no relacionados. En el campo médico, por ejemplo, excluiríamos información no médica del conjunto de datos de entrenamiento. Este enfoque dirigido ayuda al modelo a aprender y entender mejor el lenguaje médico, ya que no se distraerá con información irrelevante. Aunque los modelos más pequeños tienen limitaciones, enfocarse en un solo dominio puede ayudarles a funcionar de manera efectiva.

#Usando Preentrenamiento de Dominio Mixto

Si no hay suficientes datos específicos para un modelo pequeño, otra opción es el preentrenamiento de dominio mixto. Esto significa primero entrenar el modelo en datos generales para desarrollar una comprensión básica del lenguaje. Luego, podemos continuar el entrenamiento en el conjunto de datos específico relacionado con la medicina. Esta técnica puede llevar a mejores resultados que solo enfocarse en datos generales.

Sin embargo, si un conjunto de datos específico es lo suficientemente grande, usar solo ese conjunto para el entrenamiento puede producir mejores resultados. En el caso de la información médica, los textos suelen ser muy diferentes de los textos generales. Por lo tanto, el conocimiento de datos generales puede no ayudar siempre en tareas médicas.

#Conjuntos de Datos Disponibles para Entrenamiento

Hay muchos conjuntos de datos públicos disponibles para entrenar modelos de lenguaje, tanto generales como específicos. Los conjuntos de datos generales suelen ser más grandes y contienen una mezcla de varios temas. Ejemplos incluyen:

• CommonCrawl: Una vasta colección de páginas web.
• The Stack: Un conjunto de datos de código fuente de múltiples lenguajes de programación.

En contraste, los conjuntos de datos específicos para medicina son más pequeños y más enfocados. Algunos conjuntos de datos médicos bien conocidos incluyen:

• MeDAL: Este conjunto incluye resúmenes de PubMed y se centra en ayudar a los modelos a entender abreviaturas médicas.
• MedDialog: Contiene diálogos en inglés y chino relacionados con conversaciones médicas.
• MedQA: Un conjunto de datos de pares de preguntas y respuestas de exámenes de consejo médico.

#Creando Tus Propios Conjuntos de Datos

A veces, los conjuntos de datos existentes pueden no cumplir con los requisitos para necesidades de entrenamiento específicas. En tales casos, puede que tengas que crear un nuevo conjunto de datos. Los pasos clave incluyen reunir datos en bruto, filtrarlos por relevancia y procesarlos para entrenamiento.

Los datos en bruto se pueden recopilar a través de scraping web o utilizando conjuntos de datos existentes como CommonCrawl. Una vez reunidos, los datos deben filtrarse para incluir solo contenido relacionado con el campo médico. Esto puede implicar buscar palabras clave o usar técnicas más avanzadas para determinar si el texto está relacionado con la medicina.

Después de filtrar, los datos deben limpiarse para eliminar duplicados o información irrelevante. Esto asegura que el modelo no se distraiga con ruido. Una vez que tienes un conjunto de datos limpio, puedes crear pares de preguntas y respuestas para ayudar a mejorar el proceso de aprendizaje.

#Rendimiento de Modelos Especializados

Los modelos especializados son típicamente más pequeños que los modelos generales, lo que ayuda con la velocidad de entrenamiento y reduce costos. Cuando se entrenan correctamente, estos modelos pueden funcionar muy bien en su dominio.

Por ejemplo, PubMedBERT es un modelo que fue entrenado con millones de resúmenes de PubMed. Su enfoque le permite desempeñarse de manera efectiva en tareas médicas. De manera similar, BioMedLM es otro modelo entrenado exclusivamente en texto biomédico, lo que lo hace competitivo frente a modelos más grandes.

Los modelos de dominio mixto, como HEAL que se basa en otro modelo grande, demuestran que combinar datos generales y específicos puede llevar a buenos resultados. Estos modelos de dominio mixto también pueden superar a algunos modelos más grandes en tareas médicas específicas.

#Medición del Rendimiento del Modelo

Evaluar qué tan bien funciona un modelo puede ayudar a determinar su efectividad. Los modelos especializados a menudo muestran grandes resultados en sus áreas específicas, a veces superando a modelos generales más grandes. Probar diferentes modelos en los mismos benchmarks puede revelar cómo se comparan.

Por ejemplo, comparar modelos en benchmarks centrados en preguntas médicas muestra que los modelos especializados pueden lograr puntuaciones fuertes a pesar de tener menos parámetros. Esto demuestra su efectividad en entender el lenguaje y conceptos médicos.

#Haciendo que los Modelos Sean Más Eficientes

Considerando el uso local, hay una necesidad de modelos más pequeños que puedan correr en computadoras normales mientras logran un buen rendimiento. Reducir la memoria requerida para estos modelos se puede lograr a través de un proceso llamado Cuantización, que significa comprimir los pesos del modelo.

Diferentes formatos de cuantización pueden ayudar a reducir el uso de memoria mientras se mantiene un rendimiento adecuado. Por ejemplo, una versión de 8 bits de un modelo requiere menos memoria en comparación con la versión estándar de 16 bits, mientras aún proporciona resultados confiables.

#Conclusión

En resumen, aunque los modelos grandes de propósito general como GPT-4 tienen su lugar, los modelos más pequeños y especializados pueden ser muy efectivos para tareas específicas, especialmente en campos como la medicina. Al centrarse en el entrenamiento con datos relevantes y usar técnicas apropiadas, estos modelos pueden funcionar bien mientras corren en hardware estándar. Esto significa que las organizaciones en el campo médico pueden aprovechar la tecnología de manera más efectiva sin comprometer la privacidad del paciente o depender de servicios externos.