阿里达摩院开源多模态医学大模型—灵枢

主要观点总结

本文介绍了专注于AIGC领域的专业社区关注的大语言模型（LLM）在医疗领域的应用和发展。文章指出了大模型在医疗领域的三大应用难题，并介绍了阿里巴巴达摩院为解决这些问题而开源的统一多模态医学大模型灵枢。文章详细描述了灵枢的数据来源、多阶段精细化处理流程、框架和强化训练方法。

关键观点总结

关键观点1: 大模型在医疗领域的三大难题

包括医疗知识覆盖不足、幻觉风险高、推理能力欠缺等挑战。

关键观点2: 灵枢开源多模态医学大模型

为解决上述问题，阿里巴巴达摩院开源了灵枢，这是一个多模态医学大模型，构建了层次化的数据源体系，包括多模态医疗数据、单模态医疗数据和通用领域数据。

关键观点3: 灵枢的数据处理与强化训练

灵枢采用多阶段精细化处理流程清洗数据，包括图像过滤、感知哈希技术、文本过滤等。在训练方面，灵枢采用四阶段强化训练方法，包括医疗浅层对齐、医疗深层对齐、医疗指令调优和医疗导向等。

关键观点4: 灵枢的应用与效果

灵枢通过端到端的微调，模型的视觉编码器、投影器和LLM参数都被优化，引入高质量的通用领域多模态图像-文本数据联合训练，提升模型对医疗领域特定任务指令的理解和执行能力。

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