L'essor des modèles de langage spécialisés en médecine

Les grands modèles de langue (LLMs) sont devenus super populaires ces dernières années. On les utilise dans plein de domaines, comme le service client et le développement de logiciels. Dans des domaines spécialisés comme la médecine, ces modèles peuvent aider les médecins à poser des diagnostics ou à expliquer des termes médicaux complexes aux patients en des mots plus simples. Mais pour que les LLMs soient utiles, ils doivent bien fonctionner dans leurs domaines spécifiques. Des modèles généraux performants, comme GPT-4, peuvent gérer beaucoup de tâches mais ne sont pas toujours adaptés aux besoins médicaux spécifiques.

Un gros souci avec les grands modèles polyvalents, c'est leur taille. Souvent, ces modèles ne peuvent pas tourner sur des ordinateurs personnels parce qu'ils prennent trop de mémoire. Ça devient vraiment problématique, surtout quand on traite des infos sensibles sur les patients ou quand la connexion internet est pas fiable. Compter sur un service externe peut être risqué, donc des modèles plus petits et spécialisés pourraient offrir une meilleure solution.

#Les Avantages des Modèles Plus Petits

Les modèles plus petits, conçus spécialement pour un domaine particulier, peuvent être plus rapides et moins chers à entraîner. Ils peuvent aussi tourner sur des ordinateurs normaux vu qu'ils prennent moins de mémoire. Bien que les petits modèles soient généralement moins performants que les grands, les former sur des tâches spécifiques leur permet d'apprendre des infos pertinentes de manière plus efficace.

Créer des modèles spécialisés est une priorité dans ce domaine. Comment s'assurer que ces modèles sont efficaces ? Ça implique d'utiliser différentes techniques d'entraînement et Jeux de données, surtout en médecine.

#Le Processus de Préentraînement

Le préentraînement est une étape essentielle dans la création d'un modèle de langue. À ce stade, le modèle apprend comment fonctionne la langue et retient le plus de données d'entraînement possible. Par exemple, un modèle apprend à prédire le mot suivant dans une phrase basée sur les mots qui le précèdent. Si la prédiction est fausse, le modèle s'ajuste pour s'améliorer au fil du temps.

Le préentraînement général est considéré comme l'approche standard pour entraîner des modèles de langue. Il existe beaucoup de grands jeux de données pour cela qui contiennent des informations variées, permettant au modèle de comprendre la langue et des connaissances générales sur divers sujets. Cependant, les petits modèles peuvent galérer ici, car ils ne peuvent pas apprendre autant d'infos, ce qui entraîne souvent des connaissances superficielles.

#Focaliser l'Entraînement sur des Domaines Spécifiques

Pour créer un modèle qui performe bien dans un domaine spécifique, on peut éviter d'utiliser des données non liées. Dans le domaine médical, par exemple, on exclurait les infos non médicales des jeux de données d'entraînement. Cette approche ciblée aide le modèle à mieux apprendre et comprendre le langage médical, car il ne sera pas distrait par des infos hors sujet. Même si les petits modèles ont des limites, se concentrer sur un seul domaine peut les aider à être efficaces.

#Utiliser le Préentraînement à Domaines Mixtes

S'il n'y a pas assez de données spécifiques pour un petit modèle, une autre option est le préentraînement à domaines mixtes. Cela signifie d'abord entraîner le modèle sur des données générales pour développer une compréhension de base de la langue. Ensuite, on peut continuer l'entraînement sur le jeu de données spécifique à la médecine. Cette technique peut donner de meilleurs résultats que de se concentrer uniquement sur des données générales.

Cependant, si un jeu de données spécifique est assez grand, utiliser juste ce jeu de données pour l'entraînement peut donner de meilleurs résultats. Dans le cas des infos médicales, les textes sont souvent très différents des textes généraux. Donc, les connaissances provenant des données générales ne sont pas toujours utiles quand on se concentre sur des tâches médicales.

#Jeux de Données Disponibles pour l'Entraînement

Il existe beaucoup de jeux de données publics disponibles pour entraîner des modèles de langue, tant généraux que spécifiques. Les jeux de données généraux sont souvent plus grands et contiennent un mélange de sujets variés. Des exemples incluent :

• CommonCrawl : Une vaste collection de pages web.
• The Stack : Un jeu de données de code source de plusieurs langages de programmation.

En revanche, les jeux de données spécifiques au domaine médical sont plus petits et plus ciblés. Quelques jeux de données médicaux bien connus incluent :

• MeDAL : Ce jeu de données inclut des résumés de PubMed et se concentre sur l'aide aux modèles pour comprendre les abréviations médicales.
• MedDialog : Contient des dialogues en anglais et en chinois liés à des conversations médicales.
• MedQA : Un jeu de données de paires question-réponse provenant d'examens médicaux.

#Créer Vos Propres Jeux de Données

Parfois, les jeux de données existants ne répondent pas aux exigences pour des besoins d'entraînement spécifiques. Dans ces cas-là, il faudra peut-être créer un nouveau jeu de données. Les étapes clés impliquent de rassembler des données brutes, de les filtrer pour leur pertinence et de les traiter pour l'entraînement.

Les données brutes peuvent être collectées par le biais de web scraping ou en utilisant des jeux de données existants comme CommonCrawl. Une fois rassemblées, les données doivent être filtrées pour inclure uniquement du contenu lié au domaine médical. Ça peut impliquer de chercher des mots-clés ou d'utiliser des techniques plus avancées pour déterminer si le texte est lié à la médecine.

Après le filtrage, les données doivent être nettoyées pour enlever les doublons ou les infos hors sujet. Ça assure que le modèle ne sera pas distrait par du bruit. Une fois que vous avez un jeu de données propre, vous pouvez créer des paires question-réponse pour aider à améliorer le processus d'apprentissage.

#Performance des Modèles Spécialisés

Les modèles spécialisés sont généralement plus petits que les modèles généraux, ce qui aide à la rapidité d'entraînement et réduit les coûts. Quand ils sont correctement entraînés, ces modèles peuvent performer de manière impressionnante dans leur domaine.

Par exemple, PubMedBERT est un modèle qui a été entraîné sur des millions de résumés de PubMed. Son focus lui permet de bien performer sur des tâches médicales. De même, BioMedLM est un autre modèle formé exclusivement sur des textes biomédicaux, ce qui le rend compétitif face à des modèles plus grands.

Les modèles à domaines mixtes, comme HEAL qui se base sur un autre grand modèle, montrent que combiner des données générales et spécifiques peut donner de bons résultats. Ces modèles à domaines mixtes peuvent aussi surpasser certains grands modèles sur des tâches médicales spécifiques.

#Mesurer la Performance des Modèles

Évaluer la performance d'un modèle peut aider à déterminer son efficacité. Les modèles spécialisés montrent souvent de très bons résultats dans leurs domaines spécifiques, surpassant parfois des modèles généraux plus grands. Tester différents modèles sur les mêmes benchmarks peut révéler comment ils se comparent.

Par exemple, comparer des modèles sur des benchmarks axés sur des questions médicales montre que les modèles spécialisés peuvent obtenir de bons scores malgré un nombre de paramètres inférieur. Ça prouve leur efficacité à comprendre le langage et les concepts médicaux.

#Rendre les Modèles Plus Efficaces

En pensant à une utilisation locale, il y a un besoin de modèles plus petits qui peuvent tourner sur des ordinateurs normaux tout en atteignant de bonnes Performances. Réduire la mémoire requise pour ces modèles peut se faire grâce à un processus appelé Quantification, qui signifie compresser les poids du modèle.

Différents formats de quantification peuvent aider à réduire l'utilisation de la mémoire tout en maintenant des performances adéquates. Par exemple, une version 8 bits d'un modèle nécessite moins de mémoire comparée à la version standard 16 bits tout en offrant toujours des résultats fiables.

#Conclusion

En résumé, même si les grands modèles polyvalents comme GPT-4 ont leur place, les modèles plus petits et spécialisés peuvent être très efficaces pour des tâches spécifiques, surtout dans des domaines comme la médecine. En concentrant l'entraînement sur des données pertinentes et en utilisant des techniques appropriées, ces modèles peuvent bien performer tout en tournant sur du matériel standard. Ça signifie que les organisations dans le domaine médical peuvent tirer parti de la technologie de manière plus efficace sans compromettre la vie privée des patients ou dépendre de services externes.