最懂医疗的国产推理大模型,果然来自百川智能

花韻仙語
发布: 2025-01-24 17:42:39
原创
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年末将至,全球ai大模型竞争骤然白热化。本周,kimi模型开启强化学习新范式,deepseek r1以开源姿态“接棒”openai,谷歌则将gemini 2.0 flash thinking的上下文长度扩展至百万级。种种迹象表明,各大玩家正试图在近期决出胜负。

1月24日,百川智能重磅发布国内首个全场景深度思考模型,将这场军备竞赛推向高潮。

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Baichuan-M1-preview 具备语言、视觉和搜索推理三重能力,在多个主流开源及闭源评测集上表现出色。

在AIME、Math等数学基准测试和LiveCodeBench代码任务中,Baichuan-M1-preview超越了o1-preview等模型。

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在MMMU-val、MathVista等视觉推理权威评测中,Baichuan-M1-preview的表现优于GPT-4o、Claude3.5 Sonnet、QVQ-72B-Preview等模型。

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目前,Baichuan-M1-preview已在百小应App上线,赋予其深度思考能力。百川智能展示了该模型在学术研究、软件开发和医疗健康领域的应用成果:

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在数学推理和跨学科知识处理方面表现卓越,能够解决复杂理论问题。

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深入理解代码结构,提供精准的优化建议和调试方案,显著提升开发效率。

Baichuan-M1-preview的医疗能力尤为突出,它能进行严谨的医学推理,整合不同权威等级的证据,确保信息准确性。

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通过严谨的病程推理,协助医生进行诊断决策,为患者提供全面的分析和个性化建议。

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深度思考大模型进军医疗领域

Baichuan-M1大模型兼具通用能力和专业特长,它实现了“医疗循证模式”。在回答复杂医学问题时,模型如同遵循“循证医学”原则,以可靠的医疗知识为依据,提供有理有据的解答。

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百川智能构建了包含亿级条目的循证医学知识库,涵盖海量医学论文、权威指南等专业医疗内容,并持续更新。 面对医学知识的多样性和复杂性,医疗循证模式对证据进行多层级评估和整合,确保结论的可靠性。

这提升了大模型在医疗领域的应用可靠性,也为其在高度专业领域的落地应用指明了方向。 对医疗专业人士而言,Baichuan-M1-preview可辅助疑难病症诊断和治疗,提升临床决策效率;对医学科研人员而言,它能高效检索最新研究成果,提升科研效率;对患者而言,它可提供第二诊疗意见和科普支持。

14B版本开源,全链路优化过程公开

百川智能开源了Baichuan-M1-preview的14B参数版本——Baichuan-M1-14B,这是行业首个医疗增强开源模型。在权威医学评测中,其表现超越了更大参数量的Qwen2.5-72B-Instruct,与o1-mini不相上下。

Baichuan-M1系列模型擅长解决复杂推理问题,尤其在医疗领域表现突出。其技术细节如下:

在数据收集方面,百川智能收集了万亿级token的严肃医疗数据,并进行了严格的数据筛选和合成,保证数据质量和多样性。图片 数据医疗科室分类。 同时,构建了20T的多语言数据集,涵盖多种语言。

在模型训练阶段,采用多阶段领域提升方案,分为通识提升、医疗基础知识提升和医疗进阶知识提升三个阶段。图片

在模型对齐阶段,采用ELO、TDPO和PPO等强化学习方法,优化模型的生成策略,提升模型的生成质量、逻辑推理能力和用户偏好贴合度。

Baichuan-M1-14B开源链接:- Github: https://www.php.cn/link/b1491b673670aeae2dbf8827ba87a758

挑战与突破

GPT-4推出后,大模型发展面临数据和并行化瓶颈。OpenAI的o1模型开启了强化推理的新方向,百川智能则选择医疗领域作为突破口。 AI医疗对大模型技术的需求极高,几乎等同于AGI。百川智能选择攻克这一难题,推动AI技术进步。

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