SA-MDKIF: A Scalable and Adaptable Medical Domain Knowledge Injection Framework for Large Language Models

📄 arXiv: 2402.00474v1 📥 PDF

作者: Tianhan Xu, Zhe Hu, Ling Chen, Bin Li

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2024-02-01

💡 一句话要点

提出SA-MDKIF框架以解决医疗领域知识注入问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 医疗知识注入 大型语言模型 指令调优 技能训练 技能适应 AdaLoRA 自然语言处理 医疗任务

📋 核心要点

  1. 现有的通用大型语言模型在医疗领域应用时，缺乏必要的医疗知识，导致性能不足。
  2. SA-MDKIF框架通过指令调优将医疗知识注入通用LLMs，分为技能训练和技能适应两个阶段。
  3. 在9个医疗任务上的实验结果表明，SA-MDKIF相比原始LLMs性能提升10-20%，未见任务提升可达30%。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出色。然而，由于缺乏医疗领域知识，其在医疗领域的有效应用受到限制。本研究提出了SA-MDKIF，一个可扩展且适应性强的框架，旨在通过指令调优将医疗知识注入通用LLMs，从而实现对各种下游任务的适应性。SA-MDKIF包括两个阶段：技能训练和技能适应。在第一阶段，我们定义了12项基本医疗技能，并基于构建的统一格式指令数据集使用AdaLoRA进行训练。在下一阶段，我们使用任务特定的下游数据训练技能路由器，并在推理过程中将获得的技能与LLMs集成。实验结果显示，SA-MDKIF在9个不同医疗任务上相比原始LLMs提高了10-20%的性能，尤其在未见过的医疗任务上，提升幅度可达30%。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决大型语言模型在医疗领域应用时缺乏医疗知识的问题。现有方法在处理医疗任务时表现不佳，无法有效利用医疗知识。

核心思路：论文提出的SA-MDKIF框架通过指令调优将医疗知识注入通用LLMs，增强其在医疗任务中的适应性和性能。该设计旨在通过系统化的技能训练和适应过程，提高模型的专业性。

技术框架：SA-MDKIF框架分为两个主要阶段：第一阶段是技能训练，定义12项基本医疗技能并使用AdaLoRA进行训练；第二阶段是技能适应，利用任务特定的下游数据训练技能路由器，将技能与LLMs集成。

关键创新：SA-MDKIF的主要创新在于其双阶段的技能训练和适应机制，能够有效地将医疗知识注入通用LLMs，显著提高其在医疗任务中的表现。这一方法与传统的知识注入方法相比，具有更高的灵活性和适应性。

关键设计：在技能训练阶段，使用统一格式的指令数据集进行AdaLoRA训练，确保技能的标准化；在技能适应阶段，设计了任务特定的技能路由器，以便在推理时动态选择合适的技能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果显示，SA-MDKIF在9个不同的医疗任务上相比原始LLMs提升了10-20%的性能，尤其在未见过的医疗任务上，提升幅度可达30%。这一显著的性能提升证明了该框架在医疗领域知识注入的有效性。

🎯 应用场景

该研究的SA-MDKIF框架具有广泛的应用潜力，尤其是在医疗问答、临床决策支持和医学文本生成等领域。通过有效注入医疗知识，该框架能够提升大型语言模型在医疗领域的专业性和实用性，未来可能对医疗服务的智能化和自动化产生深远影响。

📄 摘要（原文）

Recent advances in large language models (LLMs) have demonstrated exceptional performance in various natural language processing (NLP) tasks. However, their effective application in the medical domain is hampered by a lack of medical domain knowledge. In this study, we present SA-MDKIF, a scalable and adaptable framework that aims to inject medical knowledge into general-purpose LLMs through instruction tuning, thereby enabling adaptability for various downstream tasks. SA-MDKIF consists of two stages: skill training and skill adaptation. In the first stage, we define 12 basic medical skills and use AdaLoRA to train these skills based on uniformly formatted instructional datasets that we have constructed. In the next stage, we train the skill router using task-specific downstream data and use this router to integrate the acquired skills with LLMs during inference. Experimental results on 9 different medical tasks show that SA-MDKIF improves performance by 10-20% compared to the original LLMs. Notably, this improvement is particularly pronounced for unseen medical tasks, showing an improvement of up to 30%.