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SyntheT2C：生成合成数据以微调大型语言模型在文本到代码任务上的性能

将大型语言模型（LLM）与现有知识图谱（KG）数据库相结合，有望提高 LLM 的效率并减少其“幻觉”。然而，大多数 KG 存储在只能通过特定查询语言（如 Cypher）访问的图数据库中，因此亟需弥合 LLMs 与 KG 数据库之间的差距，实现自然语言到 Cypher 查询的自动转换，即“文本到 Cypher” (Text2Cypher) 任务。之前的研究尝试通过监督微调来提升 LLM 生成 Cypher 查询的能力，但由于缺乏标注好的“查询-Cypher”数据对，而人工标注工作量大、专业性强，导致进展缓慢。本研究提出了一种名为 SyntheT2C 的方法，用于构建包含“查询-Cypher”对的合成数据集。该方法包含两个主要步骤：（1）基于 LLM 的提示生成；（2）模板填充。SyntheT2C 能够生成大量“查询-Cypher”对，并从底层 Neo4j 图数据库中采样值。研究人员将 SyntheT2C 应用于两个医学数据库，创建了一个名为 MedT2C 的合成数据集。实验结果表明，MedT2C 数据集能够有效提升主流 LLMs 在 Text2Cypher 任务上的性能。 SyntheT2C 代码库和 MedT2C 数据集即将公开发布。

1. 论文研究目标及解决的实际问题

研究目标：
本论文的研究目标是通过合成数据的方式，提升大型语言模型（LLMs）在文本到Cypher查询转换任务（Text2Cypher）上的性能。

实际问题：
目前大多数知识图谱（KG）存储于图数据库中，只能通过特定的查询语言（如Cypher）进行访问。然而，由于缺乏自然语言到Cypher查询的标注数据集，LLMs难以直接应用于该任务。

问题的重要性：
该问题对于医疗信息化及人工智能领域具有重要意义。随着医疗知识的爆炸式增长，如何有效利用这些知识图谱成为关键问题。通过自动化地将自然语言查询转换为Cypher查询，可以大大提升KG数据库的利用效率，加速医疗知识的检索和应用。

2. 论文提出的新思路、方法或模型

新思路：
本文提出了SyntheT2C方法，用于构建合成Query-Cypher对数据集。该方法包含两个核心管道：基于LLM的提示（LLM-based prompting）和模板填充（template-filling）。

关键解决方案：

基于LLM的提示：利用预训练的LLMs（如GPT-4）生成Cypher查询，侧重于语义多样性。
模板填充：通过手动设计的模板和从Neo4j图数据库中抽取的实际值来生成具有复杂语法的Cypher查询。

特点与优势：
与以往方法相比，SyntheT2C无需手动标注数据集，能够自动生成大量高质量的Query-Cypher对。此外，通过结合两种不同策略的管道，SyntheT2C能够在保持语义多样性的同时，产生具有复杂语法的Cypher查询，增强了数据集的多样性和实用性。

3. 实验设计及验证方法

实验设计：

数据集：使用两个医疗数据库（LHY和Hetionet）来生成合成数据集MedT2C。
评估指标：Cypher查询质量（通过GPT-4o评价）和执行结果准确性（通过比较真实执行结果与查询结果）。
模型：对四种LLMs（GPT、Llama3、Qwen2、InternLM2）进行微调，并比较微调前后的性能。

实验结果：

Cypher质量提升：通过MedT2C数据集微调后的LLMs生成的Cypher查询质量显著提高，与人工标注的Cypher查询相比具有竞争力。
执行结果准确性：微调后的LLMs在执行Cypher查询时，结果准确性得到了提升。

4. 论文的贡献及产业影响

主要贡献：

提出SyntheT2C框架，能够自动生成高质量的合成数据集，用于提升LLMs在Text2Cypher任务上的性能。
构建并开源了MedT2C数据集，为Text2Cypher任务的研究提供了有力支持。

产业影响：

加速医疗知识的检索和利用：通过自动化将自然语言查询转换为Cypher查询，医疗专业人士可以更方便地利用知识图谱中的信息。
推动医疗信息化进程：SyntheT2C方法的应用，有助于提高医疗信息系统的智能化水平，为医疗决策提供支持。

潜在应用场景：

智能问答系统：在医疗问答系统中，利用SyntheT2C生成的合成数据，提升LLMs对自然语言查询的理解能力，提供更加准确的答案。
医疗知识图谱应用：在医疗知识图谱驱动的各类应用中（如药物发现、疾病预测等），利用SyntheT2C方法提升查询转换的准确性和效率。

5. 未来研究方向与挑战

未来研究方向：

探索更多类型的图数据库和查询语言：SyntheT2C方法目前主要针对Neo4j数据库和Cypher查询语言，未来可以拓展到其他类型的图数据库和查询语言。
提升生成Cypher查询的语义准确性：尽管SyntheT2C已经取得了显著的效果，但仍有提升空间，特别是在处理复杂查询时。

挑战：

模板编写的困难性：高质量的模板编写需要领域知识和经验，这对于非专业用户来说可能是一个挑战。
合成数据的质量控制：随着合成数据集的规模增大，如何确保数据质量成为一个重要问题。

6. 论文的不足及需要进一步验证的内容

不足：

模板编写的挑战：如上文所述，高质量的模板编写需要专业知识和经验，这限制了SyntheT2C的普适性。
合成数据的真实性问题：尽管经过严格的质量验证，但合成数据毕竟不同于真实数据，其真实性和实用性仍需进一步验证。

需要进一步验证的内容：

在更多领域和场景下的应用效果：目前SyntheT2C主要关注医疗领域，未来需要验证其在其他领域和场景下的应用效果。
与其他方法的对比研究：SyntheT2C方法与其他现有方法（如基于规则的方法、基于监督学习的方法等）的对比研究，有助于更全面地评估其性能。

7. 非技术背景读者的启发与背景知识补充

启发：

数据的重要性：合成数据作为一种新的数据生成方式，为解决标注数据不足的问题提供了新的思路。在AI领域，数据的数量和质量对模型的性能具有重要影响。
跨领域融合的趋势：SyntheT2C方法体现了自然语言处理与图数据库技术的融合趋势。未来，跨领域的融合将成为AI发展的重要方向。

背景知识补充：

大型语言模型（LLMs）：LLMs是一类先进的AI模型，通过大量文本数据的训练，能够理解和生成人类语言。LLMs在自然语言处理领域具有广泛应用，如机器翻译、文本生成等。
知识图谱（KG）：KG是一种结构化的知识库，用于表示实体之间的关系。KG在医疗、金融等领域具有广泛应用，为决策提供支持。
Cypher查询语言：Cypher是一种用于Neo4j图数据库的查询语言，用于表达和检索图结构中的信息。Cypher具有简洁、易读的特点，适合用于查询KG中的信息。

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CANCERLLM：面向肿瘤领域的大型语言模型

诸如 ClinicalCamel 70B 和 Llama3 OpenBioLLM 70B 等医学大型语言模型（LLM）在各类医学自然语言处理任务中表现优异，但目前仍缺乏专门针对癌症领域设计的大型语言模型。此外，现有 LLM 通常包含数十亿个参数，导致其计算成本高昂，难以广泛应用于医疗系统。为了解决这一问题，本研究提出了 CancerLLM 模型，该模型拥有 70 亿参数量和 Mistral 架构，在涵盖 17 种癌症类型的 2,676,642 份临床记录和 515,524 份病理报告上进行了预训练，并针对癌症表型提取、癌症诊断生成和癌症治疗方案生成三个癌症相关任务进行了微调。评估结果表明，CancerLLM 的性能优于其他现有 LLM，平均 F1 分数提升了 8.1%，并且在两个鲁棒性测试平台上也展现出更佳的表现。这表明 CancerLLM 能够有效应用于临床 AI 系统，助力提升癌症领域的临床研究和医疗服务水平。

一、论文研究目标与实际问题

研究目标：论文提出了一个专门用于癌症领域的大型语言模型 CancerLLM，旨在提高癌症相关自然语言处理任务的性能，包括癌症表型提取、癌症诊断生成和癌症治疗计划生成。

实际问题：目前医疗领域的大型语言模型（LLMs）普遍缺乏针对癌症领域的专业知识，导致在癌症诊断和治疗计划生成等任务上的表现不佳。此外，现有的医疗LLMs往往参数巨大，对计算资源要求较高，不适合在医疗资源有限的医院或机构中广泛应用。

问题的重要性：癌症是全球范围内导致死亡的主要原因之一，提高癌症诊断和治疗计划的准确性对于提升患者生存率和生活质量具有重要意义。同时，随着医疗信息化的发展，利用AI技术提升医疗服务效率和质量已成为必然趋势。

二、论文提出的新思路与方法

新思路：论文提出了一个专门针对癌症领域的大型语言模型 CancerLLM，通过整合癌症相关的临床笔记和病理报告数据进行预训练，并结合癌症相关的下游任务进行微调，以提高模型在癌症领域的性能。

方法特点：

专门性： CancerLLM 是首个专门针对癌症领域设计的大型语言模型，能够更好地捕捉癌症相关的专业知识。
高效性： CancerLLM 的参数规模适中（7亿参数），相比其他医疗LLMs（如 ClinicalCamel 70B 和 Llama3-OpenBioLLM 70B）在计算资源需求上更具优势。
全面性： CancerLLM 在预训练阶段使用了大量的癌症临床笔记和病理报告数据，涵盖了17种癌症类型，提高了模型在癌症领域的泛化能力。

三、实验设计与结果

实验设计：

预训练：在2,676,642份癌症临床笔记和515,524份癌症病理报告上进行预训练。
微调：在三个癌症相关的下游任务（癌症表型提取、癌症诊断生成和癌症治疗计划生成）上进行微调。
对比实验：与14个广泛使用的医疗LLMs和通用LLMs进行性能对比。

实验结果：

癌症表型提取： CancerLLM 在平均F1得分上显著优于所有对比模型，提高了8.1%。
癌症诊断生成： CancerLLM 在平均F1得分上同样显著优于所有对比模型，特别是在Exact Match指标上取得了最佳性能。
癌症治疗计划生成：虽然所有模型在治疗计划生成任务上的性能均不高，但 CancerLLM 仍然取得了最佳的平均F1得分。

科学假设支持：实验结果充分支持了论文提出的科学假设，即专门针对癌症领域设计的大型语言模型能够在癌症相关的自然语言处理任务上取得更好的性能。

四、论文贡献与影响

论文贡献：

模型创新：提出了首个专门针对癌症领域的大型语言模型 CancerLLM。
性能提升： CancerLLM 在癌症相关的自然语言处理任务上取得了显著的性能提升。
资源高效： CancerLLM 在计算资源需求上相对较低，适合在医疗资源有限的医院或机构中部署。

产业影响：

提升诊断准确性： CancerLLM 能够辅助医生进行更准确的癌症诊断和治疗计划制定。
提高医疗服务效率：通过自动化处理大量医疗文本数据，减轻医生工作负担，提高医疗服务效率。
推动医疗AI发展： CancerLLM 的成功应用将为医疗AI领域带来新的发展机遇。

五、未来探索与挑战

未来探索方向：

模型扩展与优化：进一步扩大 CancerLLM 的参数规模和数据集规模，探索更有效的模型架构和训练方法。
多模态数据融合：结合图像、基因组学等多模态数据，进一步提升 CancerLLM 在癌症领域的应用性能。
临床应用与伦理考量：深入研究 CancerLLM 在临床应用中的伦理和法律问题，确保技术的合规性和安全性。

挑战与投资机会：

技术挑战：如何进一步提高 CancerLLM 在复杂临床场景下的性能。
数据挑战：如何获取更大规模、更高质量的癌症相关数据。
投资机会：投资于医疗AI领域的企业和研究机构，特别是在癌症诊断和治疗计划生成方面具有技术优势的企业。

六、论文不足与存疑

不足之处：

实验数据局限性：实验数据主要来自单个医疗机构，可能存在数据偏差问题。
模型泛化能力： CancerLLM 在其他医疗机构或地区的泛化能力未经充分验证。
伦理和法律考量：论文对 CancerLLM 在临床应用中的伦理和法律问题讨论不足。

存疑之处：

模型可解释性： CancerLLM 的决策过程缺乏足够的可解释性，可能影响其在临床应用中的接受度。
数据隐私保护：如何确保癌症相关数据在模型训练和使用过程中的隐私保护问题。

七、启发与背景知识补充

启发：

针对性设计：针对特定领域设计专门的模型是提升模型性能的有效途径。
资源效率：在设计模型时需要考虑计算资源的需求和实际应用场景的限制。
多模态融合：结合多模态数据可以进一步提升模型的性能和泛化能力。

背景知识补充：

大型语言模型（LLMs）：是一类基于深度学习的自然语言处理模型，具有强大的文本生成和理解能力。
医疗信息化：是指利用信息技术提升医疗服务效率和质量的过程，包括电子病历、远程医疗、医疗大数据分析等领域。
癌症诊断与治疗：涉及复杂的医学知识和技术，包括病理学、影像学、分子生物学等多个学科。通过AI技术辅助癌症诊断和治疗计划生成具有重要意义。

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大型语言模型综述：从通用领域到医疗应用——数据集、方法与评估

大型语言模型（LLM）在众多自然语言处理任务中都取得了令人瞩目的成就。近年来，融合领域专业知识的医学 LLM 在医学咨询和诊断领域展现出卓越的性能，能够流畅地模拟医患对话，并提供专业的医疗建议。目前，大多数医学 LLM 都是基于开源的通用 LLM 进行持续训练而开发的，这不仅相较于从零开始训练 LLM 大大降低了计算资源的需求，而且与依赖 API 的解决方案相比，还能更好地保护患者隐私。本文系统回顾了如何基于通用 LLM 构建医学 LLM，涵盖以下几个方面：（a）如何获取训练语料库并构建定制化的医学训练集；（b）如何选择合适的训练范式；（c）如何选择合适的评估基准；（d）现有挑战以及未来研究方向。本综述将为开发面向医学教育、诊断规划和临床辅助等不同应用场景的 LLM 提供指导。

一、论文研究目标及实际意义

研究目标：本论文旨在系统性地探索基于通用大语言模型（LLMs）训练医疗领域大语言模型（医疗LLMs）的方法，包括数据获取与处理、训练范式选择、评估基准等，旨在为各种医疗应用，如医学教育、诊断规划、临床助手等，提供定制化医疗LLMs的开发指导。

实际问题：医疗领域的知识复杂且专业性强，直接应用通用LLMs难以满足医疗场景的精确性和安全性要求。因此，需要研究如何将通用LLMs的知识迁移到医疗领域，并开发出高效、准确的医疗LLMs。

问题的重要性：随着医疗信息化和人工智能技术的发展，医疗LLMs能够在医疗咨询、辅助诊断等方面发挥重要作用，提高医疗服务的效率和质量，对医疗产业发展具有重要意义。

二、新思路、方法及模型

新思路：论文提出了通过继续训练（Continued Pretraining, CP）、指令微调（Instruction Fine-tuning, IFT）和人类对齐（Human Alignment, HA）三个阶段的组合，将通用LLMs转化为医疗LLMs的方法。

关键方法：

继续训练：利用医疗领域的无结构数据，增强模型对医疗知识、术语和语言风格的理解。
指令微调：使用医疗指令数据，使模型能够掌握医疗领域的对话和指令遵循能力。
人类对齐：通过人类偏好数据训练，使模型输出的响应更符合医生的专业性和患者的友好性。

特点与优势：与之前方法相比，本论文提出的方法更加系统化和精细化，通过分阶段训练，逐步增强模型在医疗领域的能力，同时降低了对计算资源的需求。

三、实验设计与验证

实验设计：

数据集：论文使用了多种来源的医疗数据集，包括公开数据集、专业医疗组织语料库和合成数据等，经过数据清洗、格式化、增强等处理，形成标准化的训练集。
训练范式：根据数据集规模和计算资源，论文提出了IFT、CP-IFT、IFT-HA和CP-IFT-HA四种训练范式，以适应不同场景的需求。
评估基准：论文从机器和人的视角，对医疗LLMs进行了全面的评估，包括自然语言理解、生成任务的基准测试和人类评价等。

实验结果：论文列举了多种医疗LLMs的实验结果，如准确度、BLEU分数、ROUGE分数等，显示所提出的方法能够有效提高模型在医疗领域的性能。

科学假设验证：实验数据及结果很好地支持了通过继续训练、指令微调和人类对齐能够显著提升医疗LLMs性能的科学假设。

四、论文贡献及业界影响

论文贡献：

系统性方法：首次系统性地探索了从通用LLMs到医疗LLMs的训练方法。
详细指南：为医疗健康组织提供了训练定制化医疗LLMs的详细指南和教程。
分类与标准化：对训练数据集来源、处理方法和训练范式进行了分类和标准化，为医疗LLMs的开发提供了参考。

业界影响：

技术推动：论文提出的方法和技术将推动医疗LLMs的发展，提高医疗服务的智能化水平。
商业机会：医疗LLMs在医疗咨询、辅助诊断等领域具有广阔的应用前景，为相关产业带来商业机会。

五、未来探索与挑战

未来探索：

数据隐私保护：研究如何在保护患者隐私的同时，充分利用医疗数据进行模型训练。
个性化服务：探索如何使医疗LLMs能够根据患者的实时信息提供个性化服务。
统一评估平台：建立面向医疗LLMs的统一评估平台，促进该领域的发展。

挑战：

数据获取与处理：医疗数据的获取和处理难度大，需要解决隐私保护、数据清洗等问题。
模型泛化能力：提高医疗LLMs的泛化能力，使其能够适应不同医疗场景的需求。

六、论文不足与存疑

不足：

实验细节不足：论文在介绍实验设计和结果时，未给出详细的实验参数和配置，使得实验结果的可复现性受到影响。
理论深度不够：论文在理论分析和模型设计上，尚未达到足够的深度和广度，需要进一步研究和探索。

存疑：

模型性能的真实性：由于实验细节不足，论文中报告的模型性能数据可能存在一定误差，需要更多实验验证。
人类对齐的有效性：人类对齐阶段的效果受到人类偏好数据质量和数量的限制，其有效性需要进一步验证。

七、非技术背景读者的启示与补充知识

启示：

了解AI技术在医疗领域的应用潜力：通过阅读论文，可以了解到AI技术在医疗咨询、辅助诊断等方面的巨大应用潜力，对医疗产业的发展具有重要意义。
关注数据隐私与安全问题：医疗数据具有高度的敏感性和隐私性，因此在开发和应用医疗LLMs时，需要特别关注数据隐私与安全问题。

补充知识：

大语言模型（LLMs）：一种基于深度学习技术的自然语言处理模型，能够处理各种自然语言任务，如文本生成、问答等。
数据隐私保护技术：包括差分隐私、联邦学习等技术，用于在保护数据隐私的同时，实现数据的有效利用和分析。

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