Knowledge Hierarchy Guided Biological-Medical Dataset Distillation for Domain LLM Training
作者: Xunxin Cai, Chengrui Wang, Qingqing Long, Yuanchun Zhou, Meng Xiao
分类: cs.CL
发布日期: 2025-01-25 (更新: 2025-12-18)
备注: 10 pages
💡 一句话要点
提出知识层级引导的生物医学数据集蒸馏框架，用于领域LLM训练。
🎯 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: 生物医学 大语言模型 数据蒸馏 知识层级 医学主题词表 自动化训练 Llama3 问答系统
📋 核心要点
- 现有生物医学LLM训练面临高质量标注数据稀缺和生物医学知识体系复杂性的双重挑战。
- 该论文提出一种基于知识层级引导的数据蒸馏框架，利用LLM自身能力自动生成高质量训练数据。
- 实验结果表明，使用该框架生成的数据训练的LLM，在生物医学问答任务上显著优于现有模型。
📝 摘要（中文）
生物医学领域的大语言模型（LLM）发展迅速，但高质量的开源标注文本数据集规模有限，阻碍了其潜力发挥。生物医学知识体系的复杂性加剧了这一问题。本文提出一个框架，自动从海量科学文献中蒸馏高质量的文本训练数据。该方法通过医学主题词表（MeSH）引导，进行自我评估并生成更贴合生物医学领域的问题。该框架建立了一个自动化工作流程，无需人工干预。实验表明，该框架生成的数据显著提升了下游语言模型在问答任务上的性能，优于生命科学领域的预训练模型和GPT-4等强大的闭源模型。使用该AI-Ready数据集训练的Llama3-70B模型，在参数量远小于GPT-4的情况下，性能超过了使用MedPrompt的GPT-4。详细的案例研究和消融实验验证了框架中每个组件的重要性。
🔬 方法详解
问题定义：生物医学领域的大语言模型训练受到高质量、大规模标注数据集的限制。现有的开源数据集规模小，质量参差不齐，难以充分发挥LLM的潜力。此外，生物医学知识体系复杂，人工构建高质量数据集成本高昂，效率低下。
核心思路：利用LLM自身的能力，通过知识层级引导，从海量生物医学文献中自动蒸馏高质量的训练数据。核心思想是让LLM生成更贴合生物医学领域的问题，并利用医学主题词表（MeSH）来指导问题生成和评估，从而提高生成数据的质量和相关性。
技术框架：该框架包含以下主要模块：1) 数据源：利用大规模生物医学文献作为原始数据。2) 知识层级引导：使用MeSH作为知识层级，指导问题生成和评估。3) 问题生成：利用LLM生成与生物医学领域相关的问题。4) 自我评估：利用LLM对生成的问题进行质量评估，筛选高质量问题。5) 数据增强：对筛选后的问题进行数据增强，生成更多样化的训练数据。6) 下游模型训练：使用生成的数据训练下游生物医学LLM。
关键创新：该方法的核心创新在于利用知识层级（MeSH）引导LLM进行数据蒸馏，从而生成更符合生物医学领域特点的高质量训练数据。与传统的数据增强方法相比，该方法能够更有效地利用LLM的知识和推理能力，生成更具挑战性和信息量的训练数据。此外，该框架实现了自动化数据生成流程，无需人工干预，大大降低了数据构建成本。
关键设计：在问题生成阶段，使用MeSH词表作为提示，引导LLM生成特定主题的问题。在自我评估阶段，设计了基于LLM的质量评估指标，用于评估生成问题的相关性、准确性和难度。具体参数设置和损失函数细节在论文中未明确说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，使用该框架生成的数据训练的Llama3-70B模型，在生物医学问答任务上超过了使用MedPrompt的GPT-4，且参数量远小于GPT-4。与生命科学领域的预训练模型相比，性能提升显著。消融实验验证了框架中每个组件的有效性，证明了知识层级引导的重要性。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于生物医学领域大语言模型的预训练和微调，提升模型在生物医学问答、文本摘要、信息检索等任务上的性能。该方法能够降低生物医学领域数据集构建的成本，加速领域LLM的发展，并促进生物医学研究的进展。未来可扩展到其他专业领域，解决数据稀缺问题。
📄 摘要（原文）
The rapid advancement of large language models (LLMs) in biological-medical applications has highlighted a gap between their potential and the limited scale and often low quality of available open-source annotated textual datasets. In addition, the inherent complexity of the biomedical knowledge hierarchy significantly hampers efforts to bridge this gap.Can LLMs themselves play a pivotal role in overcoming this limitation? Motivated by this question, we investigate this challenge in the present study.We propose a framework that automates the distillation of high-quality textual training data from the extensive scientific literature. Our approach self-evaluates and generates questions that are more closely aligned with the biomedical domain, guided by the biomedical knowledge hierarchy through medical subject headings (MeSH). This comprehensive framework establishes an automated workflow, thereby eliminating the need for manual intervention. Furthermore, we conducted comprehensive experiments to evaluate the impact of our framework-generated data on downstream language models of varying sizes. Our approach substantially improves question-answering tasks compared to pre-trained models from the life sciences domain and powerful close-source models represented by GPT-4. Notably, the generated AI-Ready dataset enabled the Llama3-70B base model to outperform GPT-4 using MedPrompt with multiple times the number of parameters. Detailed case studies and ablation experiments underscore the significance of each component within our framework