(1)与专业SOTA模型和无生物医学领域微调的广义模型(PaLM-E 84B)相比,Med-PaLM M在MultiMedBench上的所有任务、数据集和指标组合(共计14项)中,性能均基本接近SOTA或超过SOTA。需要注意的是,该结果是在没有任何特定任务定制的情况下使用相同的模型权重集实现的。(2)在scale实验中,三个不同规模的Med-PaL...
这项研究最重要的贡献在于,谷歌提出了全新的MultiMedQA评估基准,以评测大模型在临床方面的能力。 OpenAI带着ChatGPT在通用大模型领域领跑,而AI+医疗这条赛道,谷歌称得上是头部领先者。 有人或许疑问,这和Med-PaLM 2的区别在哪? 论文作者给出了答复,Med-PaLM 2是最新的模型,在USMLE风格的问题上达到了86.5%的准确...
从最原始的预训练大模型 PaLM 出发,该模型是一个 densely-activated decoder-only transformer language model; 接下来在通用的领域上进行指令微调,得到 FLAN-PaLM,在指令微调中也用到了包括 few-shot 和 CoT exemplars 等一系列技术; 接下来使用 hard-soft hybrid prompt tuning 的形式来训练模型,从而得到 Med-PaLM。
Med-PaLM相比于Flan-PaLM,在实际问题上的表现有显著提升,而后者则显示出很大不足。经过专业临床医生评判,Med-PaLM对实际问题的回答准确率与真人相差无几。除了Med-PaLM模型,研究团队还推出了自建医疗模型测评数据集。团队成员Jason Wei兴奋地在社交媒体表示,自己89岁的奶奶经常问他有没有发Science或Nature,现在终...
在所有大小的模型中,谷歌发现到指令微调的Flan-PaLM模型在MedQA、MedMCQA和PubMedQA数据集上的性能优于基线PaLM模型。 在PubMedQA数据集中,8B的Flan-PaLM模型的性能领先基线PaLM模型超过30%。 在62B和540B变体的情况下,也发现了类似的显著改进。 如下图所示的这些结果表明了指令微调的强大优势。
02 医疗领域模型的应用现状 目前,临床研究成果转化的过程中存在瓶颈,很多临床研究产生的模型在经过论文...
在由具有4个选项的USMLE样式问题组成的MedQA数据集上,Flan-PaLM 540B模型达到了67.6%的多选题正确率,比DRAGON(在其他论文中用过)模型高出20.1%。 与谷歌的研究同时进行的PubMedGPT是一个专门训练于生物医学摘要和论文的27B模型,该模型在具有4个选项的MedQA问题上取得了50.3%的成绩。
在由具有4个选项的USMLE样式问题组成的MedQA数据集上,Flan-PaLM 540B模型达到了67.6%的多选题正确率,比DRAGON(在其他论文中用过)模型高出20.1%。 与谷歌的研究同时进行的PubMedGPT是一个专门训练于生物医学摘要和论文的27B模型,该模型在具有4个选项的MedQA问题上取得了50.3%的成绩。 它是MedQA的最新技术,而Flan...
总体来看,模型学习医学知识的方法无非有几种:LMpre-training 属于训练 base LLM 的一步。重要的医学...