中文医学知识语言模型:BenTsao
介绍
BenTsao:[原名:华驼(HuaTuo)]: 基于中文医学知识的大语言模型指令微调
本项目开源了经过中文医学指令精调/指令微调(Instruction-tuning) 的大语言模型集,包括LLaMA、Alpaca-Chinese、Bloom、活字模型等。
我们基于医学知识图谱以及医学文献,结合ChatGPT API构建了中文医学指令微调数据集,并以此对各种基模型进行了指令微调,提高了基模型在医疗领域的问答效果。
效果
医学知识库围绕疾病、药物、检查指标等构建,字段包括并发症,高危因素,组织学检查,临床症状,药物治疗,辅助治疗等。知识库示例如下:
{"中心词": "偏头痛", "相关疾病": ["妊娠合并偏头痛", "恶寒发热"], "相关症状": ["皮肤变硬", "头部及眼后部疼痛并能听到连续不断的隆隆声", "晨起头痛加重"], "所属科室": ["中西医结合科", "内科"], "发病部位": ["头部"]}
我们利用GPT3.5接口围绕医学知识库构建问答数据,设置了多种Prompt形式来充分利用知识。
指令微调的训练集数据示例如下:
"问题:一位年轻男性长期使用可卡因,突然出现胸痛、呕吐、出汗等症状,经检查发现心电图反映心肌急性损伤,请问可能患的是什么疾病?治疗方式是什么?"
回答: 可能患的是心肌梗塞,需要进行维拉帕米、依普利酮、硝酸甘油、ß阻滞剂、吗啡等药物治疗,并进行溶栓治疗、低分子量肝素、钙通道阻滞剂等辅助治疗。此外需要及时停用可卡因等药物,以防止病情加重。"