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我的大语言模型和智能医学助手

如何微调我的开源大模型？

我们提供 大模型微调技术服务，帮助临床团队克服开展大模型临床研究的潜在瓶颈。我们创新的技术利用 合成患者数据 对 Llama3.1-8B大模型进行微调，适用于您需要的任何临床任务。此外，我们正在创建一系列的疾病预测标准微调大模型，供您开展研究合作。这些服务能够赋能您和临床团队开展生成式AI 的临床效果评估研究，产生新证据，并发表高质量SCI论文。

我们为一个客户项目提供的合作研究支持包括以下步骤：

1. 使用合成患者数据进行微调：
   对于临床团队感兴趣的疾病，我们协助定义预测任务、目标和可定量指标。通过使用合成患者数据，我们创建初始的微调 Llama3.1-8B 模型（即“理论大模型”），并提供临床前验证数据。
2. 部署理论大模型：
   我们将微调后的理论大模型与 Gradio对话机器人一起部署在您可控的云服务器上，便于临床团队测试。您对数据和大模型拥有完全控制权，并可根据需要关停服务器。
3. 使用回顾性数据验证：
   临床团队使用其回顾性患者数据验证初始微调大模型。我们会指导团队如何从患者病历准备模型训练和验证所需的数据集。
4. 使用真实患者数据进一步微调：
   我们使用您提供的真实患者数据进一步微调 Llama3.1-8B 模型，并更新对话机器人的微调大模型。
5. 评估临床效果：
   临床团队使用回顾性数据验证更新后的微调大模型。如果成功，则用前瞻性真实世界数据评估大模型在日常临床服务中的影响和效果。通过 比较使用大模型预测前后的可定量指标，可以产生关于在真实世界临床环境中负责任使用生成式AI的宝贵证据。
6. 发表论文：
   如果需要，我们可以协助您分析研究结果、总结临床证据、及准备可向顶级期刊投稿的论文初稿。

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如何创建和训练属于我的大模型助手？

1. 使用免费助手:
   注册平台后即可免费使用您个人的大模型助手并评估其效果，可选择比较不同大模型的性能。医疗专业人员可以使用该助手支持医疗服务的各环节，而患者可以使用助手尝试个性化医疗。
2. 部署专属模型:
   如果您需要在可控环境中使用个人专属开源大模型，请联系我们。我们的技术团队将为您比较各种开源大模型，并在云端或本地部署您选择的大模型与对话机器人。
3. 微调模型助手:
   日常使用您的助手并监控其性能。我们可以应用我们开创的 机器学习医疗健康系统（ML-LHS）单元 方法，通过连续学习周期的方式，用您提供的患者数据对大模型进行微调。此过程将提高模型的预测精度，并逐步将您的大模型助手训练成为值得信赖且能力出众的生成式智能医学助手。