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Apollo是一个轻量级多语言医疗大型语言模型(LLM),旨在将医疗人工智能(AI)的进步扩展到全球61亿人口。Apollo项目包括创建多语言医疗数据集ApolloCorpora和基准测试XMedBench。
Apollo概述
Apollo模型在多语言医疗基准测试中表现出色,尤其是在相对较小的模型规模(0.5B、1.8B、2B、6B和7B)中,实现了与同等规模模型相比的最佳性能。特别是Apollo-7B,是70B的最先进的多语言医疗LLM。
Apollo训练细节:
训练小型模型的初衷(Training the Small Model):
Apollo项目旨在训练小型模型,以便在医疗设备上进行离线推理,提高医疗人员的工作效率。
小型模型对于计算资源有限的研究人员来说非常友好,有助于推动该领域的探索和新问题的提出。
训练方法(Training Method):
Apollo项目采用了一种新的方法,将预训练语料库重写为问答对(QA pairs),以减轻继续预训练可能对模型问答能力造成的损害。
项目还采用了优先采样(priority sampling)方法,以实现继续预训练和指令调优(Instruction Tuning)之间的平滑过渡。
训练设置(Training Settings):
预训练语料库的数据项优先级设置为16,指令调优阶段的数据项优先级设置为2。
模型训练的批量大小(Batch size)设置为256,学习率(learning rate)设置为1e-4,余弦调度器(Cosine scheduler)的预热率(warm up rate)设置为0.03。
Apollo模型在大型模型中的应用
通过代理调优(Proxy Tuning)来提升大型模型的多语言医疗能力。
Apollo: Lightweight Multilingual Medical LLMs towards Democratizing Medical AI to 6B Peoplehttps://arxiv.org/pdf/2403.03640.pdfhttps://github.com/FreedomIntelligence/Apollohttps://apollo.llmzoo.com/#/
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