Quantized Large Language Models in Biomedical Natural Language Processing: Evaluation and Recommendation

📄 arXiv: 2509.04534v1 📥 PDF

作者: Zaifu Zhan, Shuang Zhou, Min Zeng, Kai Yu, Meijia Song, Xiaoyi Chen, Jun Wang, Yu Hou, Rui Zhang

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-09-04

备注: 11 pages, 7 figures

💡 一句话要点

量化LLM实现生物医学NLP模型轻量化部署，降低75%显存需求。

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

关键词: 大型语言模型 量化 生物医学NLP 模型压缩 本地部署 医疗健康 自然语言处理

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在生物医学领域应用受限于其庞大的规模和计算资源需求，难以在数据隐私敏感的医疗环境中部署。
  2. 该研究探索量化技术在降低LLM资源需求方面的潜力，旨在实现LLM在资源受限环境下的本地部署。
  3. 实验结果表明，量化能显著降低LLM的GPU内存需求，同时保持甚至提升模型在生物医学任务上的性能。

📝 摘要（中文）

大型语言模型在生物医学自然语言处理领域展现了卓越的能力，但其规模和计算需求的快速增长，对医疗环境中的应用构成了主要障碍，因为数据隐私限制了云部署，且资源有限。本研究系统地评估了量化对12个最先进的大型语言模型的影响，包括通用模型和生物医学专用模型，涵盖命名实体识别、关系抽取、多标签分类和问答四个关键任务的八个基准数据集。结果表明，量化显著降低了GPU内存需求（高达75%），同时保持了模型在不同任务中的性能，使得在40GB消费级GPU上部署70B参数模型成为可能。此外，领域特定知识和对高级提示方法的响应性也基本保持。这些发现提供了重要的实践和指导价值，突出了量化作为一种实用且有效的策略，可在生物医学环境中安全、本地部署大型且高容量的语言模型，从而弥合了人工智能技术进步与现实临床转化之间的差距。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型（LLM）在生物医学自然语言处理（NLP）领域部署困难的问题。现有方法由于LLM参数量巨大，需要大量的计算资源和GPU内存，导致无法在数据隐私要求高、计算资源有限的医疗环境中应用。

核心思路：论文的核心思路是利用模型量化技术，将LLM的权重和激活值从高精度（如FP16或FP32）转换为低精度（如INT8），从而显著降低模型的存储空间和计算复杂度。通过量化，可以在保持模型性能的同时，减少对硬件资源的需求，使得LLM能够在消费级GPU甚至边缘设备上运行。

技术框架：该研究的技术框架主要包括以下几个步骤：1) 选择12个具有代表性的LLM，包括通用模型和生物医学专用模型；2) 在8个生物医学NLP基准数据集上进行评估，涵盖命名实体识别、关系抽取、多标签分类和问答四个任务；3) 对LLM进行不同程度的量化（如INT8量化）；4) 评估量化后的模型在各个任务上的性能，并与原始模型进行比较；5) 分析量化对模型性能、内存占用和推理速度的影响。

关键创新：该研究的关键创新在于系统性地评估了量化技术在生物医学NLP领域LLM上的有效性。以往的研究可能只关注单个模型或任务，而该研究覆盖了多个模型和任务，提供了更全面的评估结果。此外，该研究还关注了量化对领域特定知识和高级提示方法的影响，这对于生物医学领域的应用至关重要。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择了具有代表性的LLM，包括不同规模和架构的模型；2) 选择了涵盖不同生物医学NLP任务的基准数据集，以评估量化的泛化能力；3) 采用了标准的量化方法，如PTQ（Post-Training Quantization），并进行了参数调整以优化量化效果；4) 使用了常用的评估指标，如F1-score、准确率等，以客观地评估模型性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，量化技术能够显著降低LLM的GPU内存需求，最高可达75%，使得70B参数的模型能够在40GB的消费级GPU上运行。同时，量化后的模型在多个生物医学NLP任务上保持了与原始模型相当的性能，甚至在某些任务上有所提升。这表明量化是一种有效的模型压缩和加速方法，能够促进LLM在资源受限环境下的部署。

🎯 应用场景

该研究成果可广泛应用于医疗健康领域，例如辅助诊断、药物研发、电子病历分析等。通过量化技术，可以将大型语言模型部署在本地服务器或边缘设备上，保护患者隐私数据，并降低计算成本。未来，该技术有望促进人工智能在医疗领域的普及和应用，提升医疗服务质量和效率。

📄 摘要（原文）

Large language models have demonstrated remarkable capabilities in biomedical natural language processing, yet their rapid growth in size and computational requirements present a major barrier to adoption in healthcare settings where data privacy precludes cloud deployment and resources are limited. In this study, we systematically evaluated the impact of quantization on 12 state-of-the-art large language models, including both general-purpose and biomedical-specific models, across eight benchmark datasets covering four key tasks: named entity recognition, relation extraction, multi-label classification, and question answering. We show that quantization substantially reduces GPU memory requirements-by up to 75%-while preserving model performance across diverse tasks, enabling the deployment of 70B-parameter models on 40GB consumer-grade GPUs. In addition, domain-specific knowledge and responsiveness to advanced prompting methods are largely maintained. These findings provide significant practical and guiding value, highlighting quantization as a practical and effective strategy for enabling the secure, local deployment of large yet high-capacity language models in biomedical contexts, bridging the gap between technical advances in AI and real-world clinical translation.