大型语言模型（LLM）在医疗保健领域的应用有望变革医疗诊断、研究和患者护理。然而，医疗 LLM 的发展面临着复杂的训练要求、严格的评估需求，以及专有模型的垄断阻碍学术探索等障碍。透明、全面地访问 LLM 资源对于推动该领域的发展、促进可重复性以及鼓励医疗保健 AI 创新至关重要。我们提出 Hippocrates，一个专为医疗领域开发的开源 LLM 框架。与之前的努力不同，它为训练数据集、代码库、检查点和评估协议提供了不受限制的访问。这种开放的方法旨在促进协作研究，使研究界能够在透明的生态系统中构建、完善和严格评估医疗 LLM。我们还引入了 Hippo，这是一个针对医疗领域定制的 70 亿参数模型家族，通过对 Mistral 和 LLaMA2 进行持续预训练、指令调整和来自人类和 AI 反馈的强化学习，进一步优化了模型性能。我们的模型在很大程度上超越了现有的开源医疗 LLM 模型，甚至超越了具有 70 亿参数的模型。通过 Hippocrates，我们希望不仅能充分发挥 LLM 在推进医疗知识和改善患者护理方面的潜力，而且能让全球共享医疗保健 AI 研究带来的益处，实现医疗 AI 的民主化。
一、引言
随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型（LLMs）在医疗领域的应用前景愈发广阔。从医疗诊断到患者护理，再到医学研究，LLMs都展现出巨大的潜力和价值。然而，医疗LLMs的进展面临着诸多挑战，如复杂的训练需求、严格的评估要求以及专有模型的垄断，这些都限制了学术探索和创新。为了克服这些障碍，Emre Can Acikgoz等人提出了Hippocrates，一个专为医疗领域设计的开源LLM框架。
二、Hippocrates框架介绍
Hippocrates是一个旨在推动医疗领域LLMs进步的开源框架。与传统的LLM框架不同，Hippocrates提供了对训练数据集、代码库、检查点和评估协议的全面且不受限制的访问。这种开放性的设计旨在鼓励协作研究，允许社区在透明的生态系统中构建、完善并严格评估医疗LLMs。
三、Hippo模型家族
Hippocrates还引入了Hippo模型家族，这是一个由7B参数组成的、针对医疗领域定制的模型系列。这些模型基于Mistral和LLaMA2进行持续预训练、指令调优以及从人类和AI反馈中学习的强化学习。Hippo模型在性能上大幅超越了现有的开源医疗LLMs，甚至超越了具有70B参数的模型。
四、Hippocrates的主要特点和优势
- 开放性：Hippocrates提供全面的资源访问，使得任何研究者都能够轻松地参与到医疗LLMs的开发和完善中来。
- 可复制性：通过公开的代码库、数据集和评估协议，Hippocrates确保了研究成果的可复制性，促进了学术的透明度和公正性。
- 高效性：Hippo模型家族的高效性能为医疗领域的应用提供了强有力的支持，有望推动医疗知识的进步和患者护理的改善。
- 创新性：Hippocrates的开放性和协作性设计鼓励了创新，为医疗AI领域带来了新的发展机遇。
五、结论与展望
Hippocrates作为一个专为医疗领域设计的开源LLM框架，为医疗AI的发展开辟了新的道路。通过提供全面的资源访问和协作研究的机会，Hippocrates有望解锁LLMs在医疗领域的全部潜力，推动医疗知识的进步、提高患者护理的质量，并为未来的医疗创新奠定坚实的基础。随着技术的不断进步和社区的不断壮大，Hippocrates将在医疗AI领域发挥越来越重要的作用。
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