Large Language Model's Multi-Capability Alignment in Biomedical Domain

📄 arXiv: 2508.04278v1 📥 PDF

作者: Wentao Wu, Linqing Chen, Hanmeng Zhong, Weilei Wang

分类: cs.AI

发布日期: 2025-08-06

💡 一句话要点

提出BalancedBio框架以解决生物医学领域多能力整合问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 生物医学AI 多能力整合 强化学习 医疗知识生成 策略优化 安全性保障 临床决策支持

📋 核心要点

  1. 现有方法在生物医学领域的多能力整合中存在能力干扰和安全性不足的问题。
  2. 论文提出BalancedBio框架，通过正交梯度空间和创新的奖励优化方法解决能力干扰，确保安全部署。
  3. 实验结果显示，该方法在多个生物医学任务上显著提升性能，诊断准确率提高23%，并实现78%的成本降低。

📝 摘要（中文）

BalancedBio是一个理论基础扎实的框架，旨在实现生物医学领域的参数高效推理，解决领域特定AI对齐中的多能力整合问题。该框架建立了生物医学多能力收敛定理，证明了正交梯度空间在防止能力干扰中的重要性。其关键创新包括：1) 医疗知识基础的合成生成（MKGSG），扩展了Source2Synth，结合临床工作流程约束和医学本体验证以确保事实准确性和安全性；2) 能力感知的群体相对策略优化，推导出最佳混合奖励权重以维持强化学习中的正交性，使用适应于生物医学任务的基于规则和基于模型的奖励模型。数学分析证明了帕累托最优收敛，保持了各能力间的性能。该方法在其参数类别中取得了最先进的结果。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决生物医学领域AI在多能力整合中的能力干扰问题，现有方法往往缺乏有效的能力对齐机制，导致推理不准确和安全性不足。

核心思路：提出BalancedBio框架，通过建立生物医学多能力收敛定理，利用正交梯度空间来防止能力干扰，从而实现安全的多能力整合。

技术框架：该框架包含两个主要模块：医疗知识基础的合成生成（MKGSG）和能力感知的群体相对策略优化。MKGSG结合临床工作流程和医学本体，确保生成内容的准确性；而策略优化模块则通过混合奖励机制维持正交性。

关键创新：最重要的创新在于提出的生物医学多能力收敛定理和能力感知的奖励优化方法，这与现有方法的主要区别在于有效防止能力干扰并确保安全性。

关键设计：在MKGSG中，设计了基于临床约束的合成生成流程，并在奖励模型中结合了基于规则和基于模型的评分机制，以适应生物医学任务的特殊需求。

📊 实验亮点

实验结果表明，BalancedBio在生物医学领域的表现优异，域专家能力达到80.95%（比基线提升15.32%），推理能力61.94%（提升7.75%），指令跟随能力67.95%（提升6.44%），整合能力86.7%（提升18.5%）。此外，实际部署中实现了78%的成本降低和23%的诊断准确率提升。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括临床决策支持系统、医疗诊断工具和个性化医疗方案的制定。BalancedBio框架的高效推理能力和安全性将极大提升生物医学AI的实际应用价值，推动医疗行业的智能化发展。

📄 摘要（原文）

BalancedBio is a theoretically grounded framework for parameter-efficient biomedical reasoning, addressing multi-capability integration in domain-specific AI alignment. It establishes the Biomedical Multi-Capability Convergence Theorem, proving orthogonal gradient spaces are essential to prevent capability interference for safe deployment. Key innovations include: (1) Medical Knowledge Grounded Synthetic Generation (MKGSG), extending Source2Synth with clinical workflow constraints and medical ontology validation for factual accuracy and safety; and (2) Capability Aware Group Relative Policy Optimization, deriving optimal hybrid reward weighting to maintain orthogonality in RL, using a reward model with rule-based and model-based scores adapted to biomedical tasks. Mathematical analysis proves Pareto-optimal convergence, preserving performance across capabilities. It achieves state-of-the-art results in its parameter class: domain expertise (80.95% BIOMED-MMLU, +15.32% over baseline), reasoning (61.94%, +7.75%), instruction following (67.95%, +6.44%), and integration (86.7%, +18.5%). Theoretical safety guarantees include bounds on capability preservation and clinical accuracy. Real-world deployment yields 78% cost reduction, 23% improved diagnostic accuracy, and 89% clinician acceptance. This work provides a principled methodology for biomedical AI alignment, enabling efficient reasoning with essential safety and reliability, with the 0.5B model version to be released.