Adapter les modèles de langage pour le secteur de la santé

Les grands modèles de langage (LLMs) changent notre approche des soins de santé. Ils peuvent aider avec des tâches comme améliorer les flux de travail cliniques, assister dans les diagnostics et améliorer les soins aux patients. Cependant, adapter ces modèles aux besoins spécifiques du domaine médical, c'est pas simple. Cet article examine comment on peut faire en sorte que les LLMs fonctionnent mieux dans un cadre clinique à l'aide de différentes méthodes.

#Méthodes pour adapter les LLMs

Dans le secteur de la santé, plusieurs approches sont utilisées pour rendre les LLMs plus efficaces. La plupart des méthodes actuelles se concentrent sur la création de nouveaux modèles cliniques à partir de zéro ou sur le perfectionnement de modèles existants en utilisant de grands ensembles de données sanitaires. Bien que ces méthodes montrent du potentiel, elles passent souvent à côté des avantages d'un pré-entraînement continu, qui utilise des données spécifiques au domaine pour améliorer la performance du modèle. Cette étude vise à combler cette lacune en examinant plusieurs méthodes, y compris le pré-entraînement continu, le perfectionnement, l'Injection de bruit pendant l'entraînement et l'Ingénierie des prompts.

#Pré-entraînement continu

Le pré-entraînement continu est un processus où un modèle continue d'apprendre en s'entraînant sur de nouvelles données spécifiques à son domaine d'application. Dans le secteur de la santé, ça veut dire exposer le modèle à une grande littérature clinique. L'objectif est d'aider le modèle à comprendre les termes médicaux et leurs relations, ce qui peut donner de meilleures performances sur les tâches médicales.

Cependant, le pré-entraînement continu présente des défis. En général, seules des parties du modèle sont accessibles pendant l'entraînement, ce qui rend l'entraînement efficace difficile. Il peut aussi y avoir des problèmes avec le modèle qui oublie ce qu'il a appris auparavant. Pour relever ces défis, un équilibre soigneux est nécessaire entre l'entraînement sur des données de langage général et des données cliniques.

#Perfectionnement avec instructions

Le perfectionnement par instructions est une autre méthode pour rendre les LLMs meilleurs dans le suivi des commandes des utilisateurs en les entraînant sur des ensembles de données comprenant différents prompts et les sorties attendues. Ça aide le modèle à générer des réponses pertinentes quand on lui donne des questions ou des instructions spécifiques. Pour rendre le processus d'entraînement plus clair, on utilise un format structuré qui définit les rôles de l'utilisateur et du modèle. Chaque échantillon d'entraînement comprend un prompt et la réponse attendue.

#Injection de bruit pendant l'entraînement (NEFTune)

NEFTune est une technique qui ajoute du bruit au modèle pendant l'entraînement. Cette méthode peut aider à améliorer la qualité des réponses générées par le modèle en agissant comme un régulateur, ce qui aide à prévenir le surajustement. Cet aspect est particulièrement intéressant dans notre étude, car il montre des améliorations non seulement dans la qualité des réponses, mais aussi dans la performance globale du modèle.

#Ingénierie des prompts

L'ingénierie des prompts fait référence aux méthodes utilisées pour formuler des questions ou des entrées au modèle afin qu'il puisse produire des réponses plus précises et utiles. Une technique avancée dans ce domaine est connue sous le nom de Chain-of-Thought prompting. Ça encourage le modèle à expliquer son raisonnement étape par étape avant de donner une réponse, rendant le processus plus clair et potentiellement plus précis.

On explore plusieurs stratégies sous l'ingénierie des prompts, y compris :

1. Chain-of-Thought (CoT) : Cette méthode incite le modèle à réfléchir étape par étape en incluant des phrases comme "Réfléchissons étape par étape" avant une question.

2. Few-shot Chain-of-Thought : Ici, on fournit au modèle quelques exemples avant de poser une question, le guidant vers la génération d'une réponse plus informée.

3. Dynamic Few-shot Chain-of-Thought : Cette approche plus avancée permet au modèle de tirer des exemples pertinents des questions passées en fonction de leur similarité avec les questions actuelles, l'aidant à donner de meilleures réponses.

4. Dynamic Few-shot Chain-of-Thought Ensemble (CoT-En) : Cette méthode ajoute plus de variabilité en mélangeant les exemples et en générant plusieurs raisonnements, ce qui mène à un éventail plus large de réponses possibles.

#Configuration expérimentale

Nos expériences ont été menées sur un cluster de calcul haute performance utilisant plusieurs GPU puissants. On a particulièrement veillé à préparer nos ensembles de données pour le pré-entraînement et le perfectionnement.

#Ensemble de données de pré-entraînement

L'ensemble de données de pré-entraînement comprend des textes provenant de diverses sources fiables, comme des articles de recherche et du matériel éducatif. On a pris soin de s'assurer que les données sont exemptes d'informations d'identification personnelle et qu'elles proviennent de sources éthiques. Les données passent par plusieurs étapes de nettoyage, comme la suppression des doublons et le filtrage des textes courts et peu informatifs.

#Ensemble de données de perfectionnement

L'ensemble de données de perfectionnement est soigneusement sélectionné à partir de données de questions-réponses médicales provenant de forums et de discussions, garantissant une large représentation des sujets médicaux. Le modèle apprend à partir d'exemples pratiques pour mieux comprendre et répondre aux demandes médicales.

#Évaluation de la performance du modèle

Pour évaluer l'efficacité de nos approches, on a testé nos modèles sur plusieurs tâches de questions-réponses médicales. On a utilisé une variété d'ensembles de données pour évaluer la capacité des modèles à traiter différentes questions cliniques.

#Pré-entraînement continu

Grâce au pré-entraînement continu, on a observé de petites améliorations initiales au fur et à mesure que le modèle apprenait à partir des données cliniques. Au fil du temps, ces améliorations sont devenues plus significatives, indiquant que l'entraînement continu sur les bonnes données aide à améliorer la compréhension des termes et concepts médicaux par le modèle.

#Impact du perfectionnement

Quand on a appliqué le perfectionnement par instructions, la performance a fait un bond énorme. Ça a non seulement aligné le modèle avec des questions médicales spécifiques, mais aussi renforcé sa capacité à générer des réponses précises. Les résultats à travers différents critères ont montré que le perfectionnement est crucial pour optimiser les modèles pour des tâches spécialisées.

#Gains par injection de bruit

En utilisant la méthode NEFTune, on a constaté que l'injection de bruit pendant l'entraînement a mené à de meilleures performances sur diverses tâches. Ça suggère que même les techniques conçues pour l'amélioration de la qualité peuvent apporter des avantages inattendus en termes de performance globale.

#Le rôle de l'ingénierie des prompts

Les techniques d'ingénierie des prompts, surtout celles qui encouragent un processus de pensée structuré, ont montré des résultats prometteurs. En guidant efficacement le modèle à travers le processus de raisonnement, on a obtenu des augmentations significatives de performance dans les tâches de questions-réponses médicales.

#Conclusion

Cette étude a montré que le pré-entraînement continu, avec le perfectionnement par instructions et l'ingénierie des prompts avancée, améliore significativement la fonctionnalité des LLMs dans le secteur de la santé. Bien que le pré-entraînement et le perfectionnement soient efficaces seuls, leur utilisation combinée mène à des performances exceptionnelles dans les applications cliniques.

Bien que ces méthodes aient prouvé leur succès, il y a des domaines à explorer davantage. Des études futures pourraient tester différents types de sources de données et analyser les meilleures combinaisons pour l'entraînement. De plus, des recherches plus ciblées sont nécessaires pour comprendre comment adapter efficacement ces modèles pour diverses tâches cliniques au-delà de celles que nous avons évaluées.

En résumé, nos résultats fournissent un cadre utile pour optimiser les LLMs pour des applications médicales, offrant des perspectives précieuses pour le développement continu dans ce domaine essentiel. Ces résultats soulignent l'importance d'une sélection de données minutieuse et de l'utilisation innovante des techniques d'entraînement pour relever les défis présents dans les soins de santé.