مقدمة
كيف يتم تطوير نماذج اللغة الكبيرة؟ كيف يمكن استخدامها في الطب؟ ما هي بعض نماذج اللغة الكبيرة الشائعة في الطب؟ كيف أدرب نموذج اللغة الكبيرة الخاص بي في الطب؟ ما هي قيود نماذج اللغة الكبيرة في الطب؟ في هذه المدونة، سنستكشف هذه الأسئلة واحدة تلو الأخرى.
كيف يتم تطوير نماذج اللغة الكبيرة؟
يتضمن تطوير نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) عدة مكونات رئيسية (Thirunavukarasu et al., 2023):
بنية النموذج
تستخدم نماذج اللغة الكبيرة عادةً بنيات الشبكات العصبية التي تستفيد من تقنيات التعلم العميق لتمثيل العلاقات الترابطية المعقدة بين الكلمات في بيانات النص التدريبية. البنية الأكثر شهرة هي المحول (Transformer)، المستخدمة في نماذج مثل GPT (المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا).
بيانات التدريب
تُدرَّب نماذج اللغة الكبيرة على مجموعات بيانات ضخمة تحتوي على مليارات الكلمات من مصادر متنوعة مثل المواقع الإلكترونية والكتب والمقالات. على سبيل المثال، تم تدريب GPT-3 على مجموعة بيانات بحجم 45 تيرابايت تضم صفحات ويب من Common Crawl وWebText والكتب وويكيبيديا.
التدريب المسبق
عملية التدريب الأولية تُسمى التدريب المسبق، وهي عادةً غير خاضعة للإشراف. تتضمن تدريب النموذج على مهمة نمذجة اللغة، حيث يتعلم التنبؤ بالكلمة التالية في تسلسل بناءً على الكلمات السابقة. تشمل طرق التدريب المسبق الشائعة نمذجة اللغة السببية، ونمذجة اللغة المقنعة، وأجهزة الترميز الذاتي لإزالة الضوضاء.
توسيع النموذج
كلما أصبحت نماذج اللغة الكبيرة أكبر (معلمات أكثر) وتدربت على مجموعات بيانات أكبر بموارد حسابية متزايدة، تطور لديها قدرات محسنة على التعلم ببضع أمثلة وبدون أمثلة، مما يسمح لها بالأداء الجيد في مهام غير مألوفة مع القليل من بيانات التدريب الخاصة بالمهمة أو بدونها.
الضبط الدقيق
بعد التدريب المسبق، تخضع نماذج اللغة الكبيرة للضبط الدقيق، حيث تُدرَّب على مهام أو مجموعات بيانات محددة لتحسين الأداء. بالنسبة لـ ChatGPT، تضمن الضبط الدقيق تعريض GPT-3 لاستفسارات واستجابات من البشر، واستخدام التعلم المعزز من التغذية الراجعة البشرية (RLHF) لتحسين جودة الاستجابات. بالنسبة لنماذج اللغة الكبيرة في الطب، يتم الضبط الدقيق على الأسئلة والأجوبة باستخدام أسئلة الامتحانات الطبية، أو على التلخيص باستخدام الملاحظات السريرية.
التدريب المستمر
قد تخضع بعض تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة مثل ChatGPT للتدريب المستمر والضبط الدقيق أثناء نشرها وتفاعلها مع المستخدمين، مما يسمح لها بالتعلم والتحسن من البيانات والتغذية الراجعة الواقعية.
كيف يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة في الطب؟
يناقش Thirunavukarasu et al. (2023) عدة سيناريوهات وتطبيقات تُستخدم فيها نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) أو يمكن الاستفادة منها في الطب:
دعم القرارات السريرية
أظهرت نماذج مثل ChatGPT قدرة على تحقيق درجات نجاح في امتحانات الترخيص الطبي، مما يشير إلى إمكانية استخدامها في اتخاذ القرارات السريرية وتقديم توصيات تشخيصية/علاجية لمقدمي الرعاية الصحية.
تثقيف المرضى
يمكن استخدام نماذج اللغة الكبيرة لإنشاء مواد تثقيفية وتعليمات وشروحات مخصصة للمرضى بلغة بسيطة تتناسب مع حالتهم الصحية وخلفيتهم.
البحث الطبي
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة مساعدة الباحثين من خلال تلخيص الأدبيات العلمية، وتوليد الفرضيات، وتحليل البيانات، وحتى المساعدة في كتابة الأوراق البحثية ومقترحات المنح.
التعليم الطبي
يتم استكشاف نماذج اللغة الكبيرة كمعلمين أو مساعدين افتراضيين لطلاب الطب والمتدربين للمساعدة في الإجابة على الأسئلة، وتعزيز المعرفة، والممارسة للامتحانات.
التوثيق السريري
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة تحسين الكفاءة من خلال أتمتة جوانب التوثيق السريري مثل تدوين الملاحظات وتلخيص السجلات بناءً على حوار المريض والمقدم.
الإجابة على الأسئلة الطبية الحيوية
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة استرجاع وتجميع المعلومات بسرعة من قواعد المعرفة الطبية الكبيرة للإجابة على استفسارات الممارسين السريريين.
الترميز الطبي والفواتير
يمكن لنماذج اللغة الكبيرة المساعدة في ترميز زيارات المرضى بدقة لأغراض الفوترة من خلال فهم الملاحظات السريرية وربطها بالرموز القياسية.
ما هي بعض نماذج اللغة الكبيرة الشائعة في الطب؟
سلسلة GPT (المحول التوليدي المُدرَّب مسبقًا):
- GPT-3: نموذج كبير يحتوي على حوالي 175 مليار معلمة، معروف بقدرته على توليد نصوص شبيهة بالبشر وتم ضبطه بدقة لمهام متنوعة.
- GPT-4: أحدث إصدار في وقت كتابة المقال، مع قدرات محسنة تشمل معالجة المدخلات متعددة الوسائط مثل الصور والنصوص والصوت.
BERT (تمثيلات التشفير ثنائية الاتجاه من المحولات):
- BioBERT: مُدرَّب مسبقًا على الأدبيات الطبية الحيوية، وهو مصمم لاستخراج النصوص الطبية الحيوية.
- PubMedBERT: مشابه لـ BioBERT ولكن تم تدريبه خصيصًا على ملخصات PubMed.
- ClinicalBERT: مُكيَّف للملاحظات السريرية وتم تدريبه على السجلات الصحية الإلكترونية.
PaLM (نموذج لغة المسارات):
- Flan-PaLM: نسخة مضبوطة بدقة من PaLM للإجابة على الأسئلة الطبية، وحقق نتائج متطورة.
- Med-PaLM: نموذج مُدرَّب على التعليمات يُظهر قدرات في المعرفة السريرية والإجماع العلمي والاستدلال الطبي.
BioGPT:
- نموذج مُدرَّب مسبقًا على ملخصات PubMed لمهام تشمل الإجابة على الأسئلة، واستخراج العلاقات، وتصنيف المستندات.
BioMedLM (المعروف سابقًا باسم PubMedGPT):
- مُدرَّب مسبقًا على كل من ملخصات PubMed والنصوص الكاملة، مما يُظهر التقدم في نماذج اللغة الكبيرة الطبية الحيوية.
LLaMA (نماذج اللغة الكبيرة للطب الأكاديمي):
- عائلة مفتوحة المصدر من النماذج بأحجام مختلفة، مصممة للتطبيقات الأكاديمية والطبية.
النماذج الأساسية السريرية:
- هذه نماذج مُدرَّبة من الصفر باستخدام بيانات السجلات الصحية الإلكترونية، والتي يمكن أن تتطلب بيانات موسومة أقل وتتعامل مع البيانات متعددة الوسائط بفعالية.
InstructGPT:
- نموذج تم ضبطه بدقة لاتباع التعليمات وتم تقييمه لفائدته في الرعاية الصحية.
Megatron-LM:
- نموذج لغة واسع النطاق طورته NVIDIA، معروف بحجمه ومتطلباته الحاسوبية.
كيف أدرب نموذج اللغة الكبيرة الخاص بي في الطب؟
الخطوة 1: اختر واجهة برمجة تطبيقات (API) والإعداد
اختر واجهة API تدعم تدريب النماذج المخصصة، مثل Novita AI LLM API التي توفر نماذج مدربة مسبقًا قوية وأدوات للتخصيص، بما في ذلك Llama 3 8B و70B. توفر Novita AI التوافق مع معيار OpenAI API، مما يسهل التكامل في التطبيقات الحالية.
قبل دمج واجهات API، يجب تقييم أداء نماذج اللغة الكبيرة المتاحة لتحديد أي منها يلبي توقعاتك لنموذجك الطبي الخاص.
الخطوة 2: جمع البيانات وإعدادها
اجمع مجموعة بيانات كبيرة من النصوص الطبية ذات الصلة بمجالك المحدد (مثل الملاحظات السريرية، الأوراق البحثية، الأدبيات الطبية). تأكد من أن مجموعة البيانات متنوعة وتمثل اللغة والموضوعات التي تريد أن يفهمها نموذجك.
الخطوة 3: معالجة البيانات مسبقًا
نظف البيانات وعالجها مسبقًا لإزالة الضوضاء والمعلومات غير ذات الصلة. قد يشمل ذلك:
- التقسيم إلى رموز: تقسيم النص إلى رموز (كلمات أو أجزاء كلمات).
- إزالة كلمات التوقف: الكلمات الشائعة التي لا تساهم كثيرًا في المعنى.
- تطبيع النص: تحويل النص إلى أحرف صغيرة، والتعامل مع الاختصارات، إلخ.
الخطوة 4: ضبط النموذج المدرب مسبقًا بدقة
توفر معظم واجهات برمجة تطبيقات نماذج اللغة الكبيرة نماذج مدربة مسبقًا يمكنك ضبطها بدقة على مجموعة البيانات الخاصة بك. يتضمن الضبط الدقيق:
- تهيئة النموذج بالأوزان المدربة مسبقًا من API.
- توفير مجموعة البيانات الخاصة بك لواجهة تدريب API.
- تحديد المعلمات مثل حجم الدفعة، معدل التعلم، عدد العصور، إلخ.
الخطوة 5: مراقبة تقدم التدريب
أثناء الضبط الدقيق، راقب المقاييس مثل الخسارة والدقة لقياس أداء النموذج. اضبط المعلمات الفائقة إذا لزم الأمر لتحسين الأداء.
الخطوة 6: تقييم أداء النموذج
بمجرد اكتمال التدريب، قيّم نموذجك على مجموعة بيانات تحقق منفصلة لتقييم قدرته على التعميم ودقته. استخدم المقاييس ذات الصلة بمهامك المحددة (مثل الدقة، درجة F1 لمهام التصنيف).
الخطوة 7: التحسين التكراري
حسّن نموذجك بشكل متكرر عن طريق:
- الضبط الدقيق باستخدام بيانات إضافية.
- ضبط المعلمات الفائقة.
- دمج التغذية الراجعة من تقييم النموذج.
الخطوة 8: النشر والاستخدام
بعد تحقيق أداء مرضي، انشر نموذجك عبر API للاستدلال. تأكد من أن نشرك يلتزم بأي إرشادات تنظيمية أو أخلاقية للتطبيقات الطبية.
الخطوة 9: الصيانة والتحديث
حدّث نموذجك بانتظام ببيانات جديدة لإبقائه محدثًا وتحسين أدائه بمرور الوقت. راقب الانحراف وأعد التدريب حسب الحاجة.
اعتبارات:
- الاعتبارات الأخلاقية والقانونية: تأكد من الامتثال لقوانين خصوصية البيانات (مثل HIPAA)، والمبادئ التوجيهية الأخلاقية، واللوائح التي تحكم تطبيقات الذكاء الاصطناعي الطبية.
- متطلبات الموارد: يمكن أن يكون تدريب نموذج لغة كبير مكثفًا من حيث الموارد (قوة الحوسبة، تخزين البيانات)، لذا خطط وفقًا لذلك.
- التحقق: تحقق من تنبؤات النموذج مع خبراء المجال لضمان الموثوقية والسلامة في التطبيقات الطبية.
باتباع هذه الخطوات، يمكنك تدريب نموذج اللغة الكبيرة الطبي الخاص بك باستخدام API، والاستفادة من قدراته المدربة مسبقًا وتخصيصها لاحتياجاتك الخاصة في مجال الرعاية الصحية.
ما هي قيود نماذج اللغة الكبيرة في الطب؟
لاحظ Omiye et al. (2024) و Thirunavukarasu et al. (2023) القيود التالية لنماذج اللغة الكبيرة في الطب:
مشكلات الدقة
تعتمد مخرجات نماذج اللغة الكبيرة بشكل كبير على جودة واكتمال بيانات التدريب. لا يمكن فحص مجموعات البيانات الكبيرة جدًا بشكل كامل، وقد تكون بعض المعلومات قديمة.
نقص التخصص في المجال
معظم نماذج اللغة الكبيرة مدربة على بيانات عامة غير محددة بمجال الرعاية الصحية. يمكن أن يؤدي ذلك إلى مخرجات متحيزة أو غير صحيحة للمهام الطبية.
نقص الفهم الحقيقي
تنتج نماذج اللغة الكبيرة مخرجات بناءً على الأنماط الإحصائية في بيانات التدريب، دون فهم حقيقي. يمكن أن تنتج استجابات غير منطقية أو خيالية.
مشكلات التحيز والإنصاف
تضم مجموعات بيانات التدريب تحيزات مجتمعية ضد الأقليات، والإعاقات، والجنسين، وما إلى ذلك، والتي تنعكس في مخرجات نماذج اللغة الكبيرة.
مخاوف الخصوصية
نماذج اللغة الكبيرة العامة المتاحة حاليًا لا تتوافق مع HIPAA، مما يعني أنه لا يمكن تعريضها مباشرة للمعلومات الصحية المحمية من سجلات المرضى.
نقص قابلية التفسير
الآلية الداخلية وعملية التفكير لنماذج اللغة الكبيرة الكبيرة هي “صناديق سوداء” غير شفافة، مما يجعل من الصعب فهم كيفية وصولها إلى مخرجات معينة لأغراض التدقيق.
الاعتماد المفرط على نماذج اللغة الكبيرة
هناك مخاوف أخلاقية حول الاعتماد المفرط على مخرجات نماذج اللغة الكبيرة، والتي يمكن أن تعزز الانتحال أو تخنق التفكير الأصلي في البحث الطبي والتعليم إذا لم تُستخدم بحكمة.
الخلاصة
في الختام، تقدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) وعدًا كبيرًا في إحداث ثورة في التطبيقات الطبية، من دعم القرارات السريرية إلى التعليم الطبي والبحث. على الرغم من فوائدها المحتملة، إلا أن التحديات مثل قيود الدقة، والتحيزات، ومخاوف الخصوصية، وطبيعة المخرجات غير الشفافة تحتاج إلى معالجة من أجل التكامل المسؤول في الرعاية الصحية. التعاون المستمر بين باحثي الذكاء الاصطناعي ومقدمي الرعاية الصحية وصانعي السياسات أمر بالغ الأهمية لتسخير إمكانات نماذج اللغة الكبيرة مع ضمان النشر الأخلاقي والفعال في البيئات الطبية.
المراجع
Omiye, J. A., Gui, H., Rezaei, S. J., Zou, J., & Daneshjou, R. (2024). Large Language Models in Medicine: The Potentials and Pitfalls : A Narrative Review. Annals of Internal Medicine, 177(2), 210–220. https://doi.org/10.7326/M23-2772
Thirunavukarasu, A. J., Ting, D. S. J., Elangovan, K., Gutierrez, L., Tan, T. F., & Ting, D. S. W. (2023). Large language models in medicine. Nature Medicine, 29(8), 1930–1940. https://doi.org/10.1038/s41591-023-02448-8
Novita AI هي المنصة السحابية الشاملة التي تمكّن طموحاتك في الذكاء الاصطناعي. من خلال واجهات برمجة التطبيقات المتكاملة بسلاسة، والحوسبة بدون خوادم، وتسريع GPU، نقدم الأدوات الفعالة من حيث التكلفة التي تحتاجها لبناء وتوسيع نطاق أعمالك القائمة على الذكاء الاصطناعي بسرعة. تخلص من الصداع المتعلق بالبنية التحتية وابدأ مجانًا — Novita AI تجعل أحلامك في الذكاء الاصطناعي حقيقة واقعة.
