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最懂醫(yī)療的國(guó)產(chǎn)推理大模型,果然來(lái)自百川智能

國(guó)內(nèi)首個(gè)全場(chǎng)景深度思考模型問(wèn)世。

最懂醫(yī)療的國(guó)產(chǎn)推理大模型,果然來(lái)自百川智能

原標(biāo)題:最懂醫(yī)療的國(guó)產(chǎn)推理大模型,果然來(lái)自百川智能
文章來(lái)源:機(jī)器之心
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百川智能發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)全場(chǎng)景深度思考模型Baichuan-M1-preview,引領(lǐng)AI大模型新一輪競(jìng)爭(zhēng)

近日,全球AI大模型競(jìng)爭(zhēng)進(jìn)入白熱化階段,百川智能發(fā)布國(guó)內(nèi)首個(gè)全場(chǎng)景深度思考模型Baichuan-M1-preview,標(biāo)志著這一輪軍備競(jìng)賽達(dá)到。該模型具備語(yǔ)言推理、視覺(jué)推理和搜索推理三大能力,在多個(gè)權(quán)威評(píng)測(cè)中超越了GPT-4o、Claude3.5 Sonnet等模型,并在百小應(yīng)App上線。

Baichuan-M1-preview 的核心能力與優(yōu)勢(shì)

  1. 全場(chǎng)景推理能力:Baichuan-M1-preview 同時(shí)具備語(yǔ)言、視覺(jué)和搜索三種推理能力,能夠處理更復(fù)雜的問(wèn)題。

  2. 卓越的數(shù)學(xué)和代碼能力:在數(shù)學(xué)基準(zhǔn)測(cè)試和代碼任務(wù)上超越了o1-preview等模型,展現(xiàn)出強(qiáng)大的邏輯推理和代碼理解能力。

  3. 領(lǐng)先的視覺(jué)推理能力:在MMMU-val、MathVista等權(quán)威評(píng)測(cè)中,其視覺(jué)推理能力超越了GPT-4o、Claude3.5 Sonnet等模型。

  4. 醫(yī)療循證模式:Baichuan-M1-preview 的一大亮點(diǎn)是其醫(yī)療循證模式,能夠像資深醫(yī)療專家一樣進(jìn)行深度思考,并基于億級(jí)條目的循證醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù)提供可靠的醫(yī)學(xué)解答,顯著提升了醫(yī)療推理的可靠性。

醫(yī)療循證模式詳解

Baichuan-M1-preview 的醫(yī)療循證模式,通過(guò)自建的涵蓋億級(jí)條目的循證醫(yī)學(xué)知識(shí)庫(kù),并對(duì)證據(jù)進(jìn)行多層分級(jí)和專業(yè)分析,避免信息混雜導(dǎo)致的誤判,最終形成全面、連貫的醫(yī)學(xué)結(jié)論。此模式提升了模型醫(yī)療結(jié)果的可信度,也為大模型在醫(yī)療等高度專業(yè)領(lǐng)域的落地應(yīng)用指明了方向,可輔助臨床診斷和治療,提升醫(yī)學(xué)科研效率,并為患者提供可靠的第二診療意見(jiàn)。

Baichuan-M1-14B 開(kāi)源及技術(shù)細(xì)節(jié)

百川智能開(kāi)源了Baichuan-M1-14B模型,該模型在權(quán)威醫(yī)學(xué)知識(shí)和臨床能力評(píng)測(cè)上表現(xiàn)優(yōu)異,超越了更大參數(shù)量的Qwen2.5-72B-Instruct。其技術(shù)細(xì)節(jié)包括:

  1. 萬(wàn)億級(jí)token嚴(yán)肅醫(yī)療數(shù)據(jù):涵蓋中/英文專業(yè)醫(yī)療論文、真實(shí)醫(yī)療病例、教材書(shū)籍等,并進(jìn)行數(shù)據(jù)合成,生成超千億token高質(zhì)量醫(yī)療推理數(shù)據(jù)。

  2. 多階段領(lǐng)域提升方案:將訓(xùn)練分為通識(shí)提升、醫(yī)療基礎(chǔ)知識(shí)提升和醫(yī)療進(jìn)階知識(shí)提升三個(gè)階段,逐步提升模型能力。

  3. 系統(tǒng)化強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練流程:采用ELO、TDPO和PPO等方法,提升模型生成質(zhì)量、邏輯推理能力和用戶偏好貼合度。

大模型推理能力的突破與未來(lái)

Baichuan-M1系列模型善于通過(guò)深度思考解決復(fù)雜推理問(wèn)題,尤其擅長(zhǎng)復(fù)雜醫(yī)療問(wèn)題的推理。這代表著大模型技術(shù)發(fā)展的一個(gè)新階段,即從單純的預(yù)訓(xùn)練Scaling Law向強(qiáng)化學(xué)習(xí)Scaling Law的轉(zhuǎn)變,模型能夠像人類一樣進(jìn)行系統(tǒng)性的思考,解決更復(fù)雜的問(wèn)題。百川智能選擇醫(yī)療領(lǐng)域作為突破口,展現(xiàn)了其挑戰(zhàn)難題、推動(dòng)AI技術(shù)進(jìn)步的決心。


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