MedAdapter: Efficient Test-Time Adaptation of Large Language Models towards Medical Reasoning

📄 arXiv: 2405.03000v2 📥 PDF

作者: Wenqi Shi, Ran Xu, Yuchen Zhuang, Yue Yu, Haotian Sun, Hang Wu, Carl Yang, May D. Wang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-05-05 (更新: 2024-10-04)

备注: Accepted in EMNLP 2024 main conference

💡 一句话要点

提出MedAdapter，用于医学推理中大语言模型的高效测试时自适应

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

关键词: 大语言模型 医学推理 测试时自适应 适配器 生物医学

📋 核心要点

  1. 现有大语言模型在生物医学领域的应用受限于模型规模和数据隐私，难以直接进行微调。
  2. MedAdapter通过微调小型BERT大小的适配器，对LLM生成的候选答案进行排序，实现高效的测试时自适应。
  3. 实验表明，MedAdapter在生物医学推理任务中显著提升了白盒和黑盒LLM的性能，且计算成本较低。

📝 摘要（中文）

由于大语言模型（LLM）的巨大规模和企业隐私限制，将其应用于生物医学领域仍然具有挑战性。本文提出了MedAdapter，一种统一的后置适配器，用于LLM在测试时自适应生物医学应用。MedAdapter并非微调整个LLM，而是通过仅微调一个小型BERT大小的适配器来对LLM生成的候选解决方案进行排序，从而有效地调整原始模型。实验表明，MedAdapter有效地调整了生物医学推理中的白盒和黑盒LLM，分别实现了平均25.48%和11.31%的性能提升，而无需大量的计算资源或与第三方共享数据。MedAdapter与训练时自适应相结合也能产生优异的性能，突出了现有自适应方法的一种灵活且互补的解决方案。面对平衡模型性能、计算资源和数据隐私的挑战，MedAdapter为LLM在生物医学领域的应用提供了一种高效、保护隐私、经济高效且透明的解决方案。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大语言模型（LLM）虽然在生成和推理方面表现出色，但由于其庞大的规模和数据隐私问题，很难直接针对生物医学领域进行微调。直接微调整个LLM需要大量的计算资源，并且可能涉及与第三方共享敏感数据，这在医疗领域是不可接受的。因此，如何在保护数据隐私和计算资源有限的情况下，有效地将LLM应用于生物医学推理是一个关键问题。

核心思路：MedAdapter的核心思路是利用一个小型适配器（adapter）来调整LLM的输出，而不是直接修改LLM本身。具体来说，MedAdapter首先利用LLM生成多个候选答案，然后使用适配器对这些候选答案进行排序，选择最合适的答案。这种方法只需要微调适配器，大大降低了计算成本，并且不需要访问LLM的内部参数，从而保护了数据隐私。

技术框架：MedAdapter的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 使用LLM生成多个候选答案；2) 将这些候选答案输入到MedAdapter中；3) MedAdapter对候选答案进行排序，并选择排名最高的答案作为最终输出。MedAdapter本身是一个小型BERT模型，通过微调来学习如何对候选答案进行排序。在训练过程中，MedAdapter使用交叉熵损失函数来优化排序结果。

关键创新：MedAdapter的关键创新在于其高效性和隐私保护性。与传统的微调方法相比，MedAdapter只需要微调一个小型适配器，大大降低了计算成本。此外，MedAdapter不需要访问LLM的内部参数，从而保护了数据隐私。这种方法使得在资源有限和数据敏感的环境中应用LLM成为可能。

关键设计：MedAdapter的关键设计包括：1) 适配器的大小：MedAdapter使用一个小型BERT模型作为适配器，以平衡性能和计算成本；2) 损失函数：MedAdapter使用交叉熵损失函数来优化排序结果；3) 训练数据：MedAdapter使用生物医学领域的问答数据集进行训练，以提高其在生物医学推理任务中的性能。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，MedAdapter在生物医学推理任务中显著提升了LLM的性能。对于白盒LLM，MedAdapter实现了平均25.48%的性能提升；对于黑盒LLM，MedAdapter实现了平均11.31%的性能提升。此外，MedAdapter与训练时自适应相结合，能够进一步提高性能，表明其具有良好的兼容性和扩展性。

🎯 应用场景

MedAdapter可应用于多种生物医学领域，例如疾病诊断、药物研发、临床决策支持等。它能够帮助医生和研究人员更有效地利用LLM进行医学推理，提高工作效率和决策质量。由于其高效性和隐私保护性，MedAdapter特别适用于资源有限和数据敏感的医疗机构。

📄 摘要（原文）

Despite their improved capabilities in generation and reasoning, adapting large language models (LLMs) to the biomedical domain remains challenging due to their immense size and corporate privacy. In this work, we propose MedAdapter, a unified post-hoc adapter for test-time adaptation of LLMs towards biomedical applications. Instead of fine-tuning the entire LLM, MedAdapter effectively adapts the original model by fine-tuning only a small BERT-sized adapter to rank candidate solutions generated by LLMs. Experiments demonstrate that MedAdapter effectively adapts both white-box and black-box LLMs in biomedical reasoning, achieving average performance improvements of 25.48% and 11.31%, respectively, without requiring extensive computational resources or sharing data with third parties. MedAdapter also yields superior performance when combined with train-time adaptation, highlighting a flexible and complementary solution to existing adaptation methods. Faced with the challenges of balancing model performance, computational resources, and data privacy, MedAdapter provides an efficient, privacy-preserving, cost-effective, and transparent solution for adapting LLMs to the biomedical domain.