Hippocrates: An Open-Source Framework for Advancing Large Language Models in Healthcare

📄 arXiv: 2404.16621v1 📥 PDF

作者: Emre Can Acikgoz, Osman Batur İnce, Rayene Bench, Arda Anıl Boz, İlker Kesen, Aykut Erdem, Erkut Erdem

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-04-25

💡 一句话要点

提出Hippocrates框架以推动医疗领域的大型语言模型发展

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医疗AI 开源框架 模型训练 协作研究 医学诊断 患者护理

📋 核心要点

  1. 现有医疗LLMs面临复杂的训练和评估要求，且专有模型限制了学术研究的深入。
  2. Hippocrates框架提供开源的LLM资源，允许研究者自由访问训练数据和模型，促进协作与创新。
  3. Hippo模型系列在性能上显著超越现有的医疗LLMs，展示了开源方法的有效性和潜力。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLMs）在医疗领域的整合有望变革医学诊断、研究和患者护理。然而，医疗LLMs的发展面临复杂的训练要求、严格的评估需求以及专有模型的主导地位，这限制了学术探索。为此，我们提出了Hippocrates，一个专为医疗领域开发的开源LLM框架。与以往的努力截然不同，Hippocrates提供了对训练数据集、代码库、检查点和评估协议的无限制访问。该开放方法旨在刺激协作研究，使社区能够在透明的生态系统中构建、完善和严格评估医疗LLMs。此外，我们还推出了Hippo，一个针对医疗领域的7B模型系列，经过持续的预训练、指令调优和人类与AI反馈的强化学习，性能超越现有的开放医疗LLMs，甚至超过70B参数的模型。通过Hippocrates，我们希望释放LLMs的全部潜力，不仅推动医学知识和患者护理的进步，还使AI研究的益处在全球范围内普及。

🔬 方法详解

问题定义：本论文旨在解决医疗领域大型语言模型（LLMs）发展中的障碍，包括复杂的训练需求和评估标准，以及专有模型对学术探索的限制。

核心思路：Hippocrates框架通过提供开源的训练数据、代码和评估协议，促进医疗LLMs的透明性和可重复性，鼓励社区协作研究。

技术框架：Hippocrates的整体架构包括数据获取模块、模型训练模块和评估模块，研究者可以在此基础上进行模型的构建和优化。

关键创新：Hippocrates的最大创新在于其开放性，允许研究者自由访问所有资源，打破了以往专有模型的壁垒，促进了学术界的合作与创新。

关键设计：在模型设计上，Hippo系列模型通过持续预训练、指令调优和强化学习等技术手段进行优化，确保其在医疗领域的高效性和准确性。具体的参数设置和损失函数设计未在摘要中详细说明，需参考原文。

📊 实验亮点

实验结果表明，Hippo模型系列在多个医疗任务上表现优异，性能超越现有的开放医疗LLMs，甚至超过70B参数的模型，展示了开源方法在医疗AI领域的巨大潜力和优势。

🎯 应用场景

Hippocrates框架及其Hippo模型系列在医疗诊断、患者护理和医学研究等领域具有广泛的应用潜力。通过提供开源资源，研究者可以在此基础上进行创新，推动医疗AI的发展，改善患者的医疗体验和健康结果。未来，该框架可能会促进全球范围内的医疗AI技术普及，提升医疗服务的可及性与质量。

📄 摘要（原文）

The integration of Large Language Models (LLMs) into healthcare promises to transform medical diagnostics, research, and patient care. Yet, the progression of medical LLMs faces obstacles such as complex training requirements, rigorous evaluation demands, and the dominance of proprietary models that restrict academic exploration. Transparent, comprehensive access to LLM resources is essential for advancing the field, fostering reproducibility, and encouraging innovation in healthcare AI. We present Hippocrates, an open-source LLM framework specifically developed for the medical domain. In stark contrast to previous efforts, it offers unrestricted access to its training datasets, codebase, checkpoints, and evaluation protocols. This open approach is designed to stimulate collaborative research, allowing the community to build upon, refine, and rigorously evaluate medical LLMs within a transparent ecosystem. Also, we introduce Hippo, a family of 7B models tailored for the medical domain, fine-tuned from Mistral and LLaMA2 through continual pre-training, instruction tuning, and reinforcement learning from human and AI feedback. Our models outperform existing open medical LLMs models by a large-margin, even surpassing models with 70B parameters. Through Hippocrates, we aspire to unlock the full potential of LLMs not just to advance medical knowledge and patient care but also to democratize the benefits of AI research in healthcare, making them available across the globe.