A Ascensão dos Modelos de Linguagem Especializados em Medicina

Modelos de Linguagem Grande (LLMs) ficaram super populares nos últimos anos. Eles são usados em várias áreas, como atendimento ao cliente e desenvolvimento de software. Em campos especializados, tipo medicina, esses modelos podem ajudar os médicos a fazer diagnósticos ou explicar termos médicos complicados de um jeito mais simples pros pacientes. Mas, pra LLMs serem úteis, precisam funcionar bem nas áreas específicas. Modelos gerais de alta performance, como o GPT-4, conseguem lidar com várias tarefas, mas podem não ser adequados pra necessidades médicas específicas.

Um grande problema com modelos grandes de uso geral é o tamanho. Esses modelos muitas vezes não rodam em computadores pessoais, já que eles precisam de muita memória. Isso vira uma grande dor de cabeça, especialmente quando se trata de informações sensíveis de pacientes ou quando a internet não é confiável. Contar com um serviço externo pode ser arriscado, então modelos menores e especializados podem oferecer uma solução melhor.

#Os Benefícios dos Modelos Menores

Modelos menores, feitos especialmente pra uma área específica, podem ser mais rápidos e baratos de treinar. Eles também conseguem rodar em computadores comuns, já que não ocupam tanta memória. Embora modelos pequenos possam ter um Desempenho geral pior que os grandes, focar seu treinamento em tarefas específicas ajuda eles a aprender informações relevantes de um jeito melhor.

Criar modelos especializados é uma prioridade nessa área. Como garantir que esses modelos sejam eficazes? Isso envolve usar técnicas de treinamento e Conjuntos de dados diferentes, especialmente na medicina.

#O Processo de Pré-treinamento

Pré-treinamento é uma etapa fundamental pra criar um modelo de linguagem. Durante essa fase, o modelo aprende como a linguagem funciona e tenta memorizar o máximo de dados de treinamento possível. Por exemplo, um modelo aprende a prever a próxima palavra em uma frase com base nas palavras que vieram antes. Se a previsão estiver errada, o modelo se ajusta pra melhorar com o tempo.

O pré-treinamento geral é considerado a abordagem padrão pra treinar modelos de linguagem. Existem muitos conjuntos de dados grandes disponíveis pra isso, que contêm informações diversas, permitindo que o modelo entenda a linguagem e conhecimento geral em vários tópicos. Porém, modelos menores podem ter dificuldades aqui, já que não conseguem absorver tantas informações, resultando em um conhecimento superficial.

#Focando o Treinamento em Áreas Específicas

Pra criar um modelo que tenha um bom desempenho em um domínio específico, podemos evitar usar dados não relacionados. No campo da medicina, por exemplo, excluiríamos informações não médicas do conjunto de dados de treinamento. Essa abordagem focada ajuda o modelo a aprender e entender melhor a linguagem médica, já que não ficará distraído com informações irrelevantes. Embora modelos menores tenham limitações, focar em um único domínio pode ajudar eles a se saírem bem.

#Usando Pré-treinamento de Domínio Misturado

Se não tiver dados específicos suficientes pra um modelo pequeno, outra opção é o pré-treinamento de domínio misturado. Isso significa primeiro treinar o modelo com dados gerais pra desenvolver uma compreensão básica da linguagem. Depois, podemos continuar o treinamento no conjunto de dados específico relacionado à medicina. Essa técnica pode levar a melhores resultados do que apenas focar só em dados gerais.

Mas, se um conjunto de dados específico for grande o bastante, usar só aquele conjunto pra treinamento pode trazer resultados melhores. No caso de informações médicas, os textos geralmente são muito diferentes dos textos gerais. Então, o conhecimento de dados gerais pode nem sempre ajudar quando o foco é em tarefas médicas.

#Conjuntos de Dados Disponíveis pra Treinamento

Existem muitos conjuntos de dados públicos disponíveis pra treinar modelos de linguagem, tanto gerais quanto específicos. Conjuntos de dados gerais costumam ser maiores e conter uma mistura de vários tópicos. Exemplos incluem:

• CommonCrawl: Uma vasta coleção de páginas da web.
• The Stack: Um conjunto de dados de código-fonte de várias linguagens de programação.

Em contraste, conjuntos de dados específicos de domínio para medicina são menores e mais focados. Alguns conjuntos de dados médicos conhecidos incluem:

• MeDAL: Esse conjunto inclui resumos do PubMed e foca em ajudar modelos a entender abreviações médicas.
• MedDialog: Contém diálogos em inglês e chinês relacionados a conversas médicas.
• MedQA: Um conjunto de dados de pares de perguntas e respostas de exames de certificação médica.

#Criando Seus Próprios Conjuntos de Dados

Às vezes, conjuntos de dados existentes podem não atender às necessidades específicas de treinamento. Nessas situações, pode ser necessário criar um novo conjunto de dados. Os passos principais envolvem coletar dados brutos, filtrar por relevância e processar pra treinamento.

Dados brutos podem ser coletados através de scraping da web ou usando conjuntos de dados existentes como o CommonCrawl. Depois de coletados, os dados devem ser filtrados pra incluir apenas conteúdo que se relacione ao campo médico. Isso pode envolver buscar palavras-chave ou usar técnicas mais avançadas pra determinar se o texto tá relacionado à medicina.

Depois de filtrar, os dados precisam ser limpos pra remover duplicatas ou informações irrelevantes. Isso garante que o modelo não fique distraído com ruídos. Uma vez que você tenha um conjunto de dados limpo, pode criar pares de perguntas e respostas pra ajudar a aprimorar o processo de aprendizado.

#Desempenho de Modelos Especializados

Modelos especializados costumam ser menores que os modelos gerais, o que ajuda na velocidade de treinamento e reduz custos. Quando treinados da maneira certa, esses modelos podem ter um desempenho impressionante em seu domínio.

Por exemplo, PubMedBERT é um modelo que foi treinado com milhões de resumos do PubMed. Seu foco permite que ele tenha um bom desempenho em tarefas médicas. Da mesma forma, BioMedLM é outro modelo treinado exclusivamente com textos biomédicos, tornando-o competitivo com modelos maiores.

Modelos de domínio misturado, como HEAL, que é baseado em outro modelo grande, mostram que combinar dados gerais e específicos pode levar a bons resultados. Esses modelos de domínio misturado também podem superar alguns modelos maiores em tarefas médicas específicas.

#Medindo o Desempenho do Modelo

Avaliar como um modelo se sai pode ajudar a determinar sua eficácia. Modelos especializados costumam mostrar ótimos resultados nas suas áreas específicas, às vezes superando modelos gerais maiores. Testar diferentes modelos nos mesmos benchmarks pode revelar como eles se comparam.

Por exemplo, comparar modelos em benchmarks focados em perguntas médicas mostra que modelos especializados podem alcançar pontuações fortes, mesmo tendo menos parâmetros. Isso demonstra sua eficácia em entender a linguagem e conceitos médicos.

#Tornando os Modelos Mais Eficientes

Pensando no uso local, há uma necessidade de modelos menores que consigam rodar em computadores comuns enquanto têm um bom desempenho. Reduzir a memória necessária para esses modelos pode ser feito através de um processo chamado Quantização, que significa comprimir os pesos do modelo.

Diferentes formatos de quantização podem ajudar a reduzir o uso de memória enquanto mantêm um desempenho adequado. Por exemplo, uma versão de 8 bits de um modelo precisa de menos memória em comparação à versão padrão de 16 bits, enquanto ainda fornece resultados confiáveis.

#Conclusão

Resumindo, enquanto modelos grandes de uso geral como o GPT-4 têm seu espaço, modelos menores e especializados podem ser muito eficazes pra tarefas específicas, especialmente em áreas como medicina. Focando o treinamento em dados relevantes e usando técnicas apropriadas, esses modelos podem se sair bem enquanto rodam em hardware comum. Isso significa que organizações no campo médico podem aproveitar a tecnologia de maneira mais eficaz sem comprometer a privacidade dos pacientes ou depender de serviços externos.