IIMedGPT: Promoting Large Language Model Capabilities of Medical Tasks by Efficient Human Preference Alignment

📄 arXiv: 2501.02869v1 📥 PDF

作者: Yiming Zhang, Zheng Chang, Wentao Cai, MengXing Ren, Kang Yuan, Yining Sun, Zenghui Ding

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-01-06

💡 一句话要点

IIMedGPT：通过高效人类偏好对齐提升大型语言模型在医疗任务中的能力

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗任务 指令微调 偏好对齐 直接偏好优化 医疗对话 CMedINS数据集

📋 核心要点

  1. 现有大型语言模型在医疗领域面临数据不足和难以对齐用户指令的挑战。
  2. 论文提出IIMedGPT模型，利用CMedINS医疗指令数据集，并通过DPO方法进行高效偏好对齐。
  3. 实验结果表明，IIMedGPT在医疗对话任务上优于现有医疗模型，展现了其有效性。

📝 摘要（中文）

大型语言模型(LLM)在通用语料库上进行预训练，在响应人类查询方面取得了突破。然而，这些方法面临数据不足以支持广泛预训练以及无法使响应与用户指令对齐等挑战。为了解决这些问题，我们引入了一个医疗指令数据集CMedINS，其中包含源自实际医疗任务的六个医疗指令，该数据集与其他数据结合使用，可以有效地微调LLM。随后，我们推出了我们的医疗模型IIMedGPT，采用了一种高效的偏好对齐方法，即直接偏好优化(DPO)。结果表明，我们最终的模型在医疗对话方面优于现有的医疗模型。数据集、代码和模型检查点将在接收后发布。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在医疗领域应用时，由于缺乏充足的医疗数据进行预训练，以及难以与用户指令对齐的问题。现有方法通常依赖通用语料库进行预训练，然后进行微调，但这种方法在医疗领域的表现往往不尽如人意，无法满足专业性和准确性的要求。

核心思路：论文的核心思路是构建一个高质量的医疗指令数据集CMedINS，并结合高效的偏好对齐方法DPO，来提升大型语言模型在医疗任务中的能力。通过CMedINS数据集的微调，模型能够更好地理解和执行医疗相关的指令。DPO方法则能够直接优化模型的偏好，使其生成的回复更符合人类的期望。

技术框架：IIMedGPT的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 构建CMedINS医疗指令数据集，该数据集包含六种源自实际医疗任务的指令。2) 使用CMedINS数据集和其他数据对大型语言模型进行微调。3) 采用直接偏好优化(DPO)方法对模型进行偏好对齐，DPO直接优化策略，避免了reward model的训练。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 构建了CMedINS医疗指令数据集，为医疗领域的LLM训练提供了高质量的数据资源。2) 采用了高效的DPO方法进行偏好对齐，相比于传统的强化学习方法，DPO更加稳定和高效。3) 将CMedINS数据集和DPO方法结合使用，有效地提升了LLM在医疗任务中的性能。

关键设计：CMedINS数据集包含六种医疗指令，具体指令类型未知。DPO方法的具体实现细节未知，包括损失函数的具体形式和超参数设置。模型的具体架构和参数规模未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

IIMedGPT模型在医疗对话任务上取得了显著的性能提升，优于现有的医疗模型。具体性能数据和对比基线未知，但论文强调了该模型在医疗领域的有效性。数据集、代码和模型检查点将在接收后发布，为后续研究提供了便利。

🎯 应用场景

IIMedGPT模型具有广泛的应用前景，可以应用于智能医疗助手、医学知识问答、辅助诊断、电子病历分析等领域。该研究有助于提升医疗服务的效率和质量，为医生和患者提供更便捷、更准确的医疗信息支持。未来，该模型有望在远程医疗、健康管理等领域发挥更大的作用。

📄 摘要（原文）

Recent researches of large language models(LLM), which is pre-trained on massive general-purpose corpora, have achieved breakthroughs in responding human queries. However, these methods face challenges including limited data insufficiency to support extensive pre-training and can not align responses with users' instructions. To address these issues, we introduce a medical instruction dataset, CMedINS, containing six medical instructions derived from actual medical tasks, which effectively fine-tunes LLM in conjunction with other data. Subsequently, We launch our medical model, IIMedGPT, employing an efficient preference alignment method, Direct preference Optimization(DPO). The results show that our final model outperforms existing medical models in medical dialogue.Datsets, Code and model checkpoints will be released upon acceptance.