scutcyr/BianQue-1.0

扁鹊-1.0：通过混合指令和多轮医生问询数据集的微调，提高医疗聊天模型的“问”能力

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简介

扁鹊-1.0（BianQue-1.0）是一个经过指令与多轮问询对话联合微调的医疗对话大模型。我们经过调研发现，在医疗领域，往往医生需要通过多轮问询才能进行决策，这并不是单纯的“指令-回复”模式。用户在咨询医生时，往往不会在最初就把完整的情况告知医生，因此医生需要不断进行询问，最后才能进行诊断并给出合理的建议。基于此，我们构建了扁鹊-1.0（BianQue-1.0），拟在强化AI系统的问询能力，从而达到模拟医生问诊的过程。我们把这种能力定义为“望闻问切”当中的“问”。

综合考虑当前中文语言模型架构、参数量以及所需要的算力，我们采用了ClueAI/ChatYuan-large-v2作为基准模型，在8张 NVIDIA RTX 4090显卡上微调了1个epoch得到扁鹊-1.0（BianQue-1.0），用于训练的中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集包含了超过900万条样本，这花费了大约16天的时间完成一个epoch的训练。

我们将计划围绕扁鹊模型的“望闻问切”能力，结合医学专家知识、多模态技术、多生理信号计算等，进行多个版本的模型迭代研究。

扁鹊（BianQue）模型欢迎你的贡献！我们鼓励你在 BianQue GitHub 页面报告问题、贡献 PR 并参与讨论。我们期待与更多的高校、医院、研究实验室、公司等进行合作，共同开展下一代扁鹊模型研究。对于此类需求（以及其他不适合在 GitHub 上提出的需求），请直接发送电子邮件至 [email protected]。

训练数据

我们结合当前开源的中文医疗问答数据集（MedDialog-CN、IMCS-V2、CHIP-MDCFNPC、MedDG、cMedQA2、Chinese-medical-dialogue-data），以及自建的指令数据集，通过进一步的数据清洗，构建了一个大于900万条样本的中文医疗问答指令与多轮问询对话混合数据集，数据集的平均轮数为3，最大轮数达到218，数据格式为：

input: "病人：六岁宝宝拉大便都是一个礼拜或者10天才一次正常吗，要去医院检查什么项目\n医生：您好\n病人：六岁宝宝拉大便都是一个礼拜或者10天才一次正常吗，要去医院检查什么项目\n医生：宝宝之前大便什么样呢？多久一次呢\n病人：一般都是一个礼拜，最近这几个月都是10多天\n医生：大便干吗？\n病人：每次10多天拉的很多\n医生："
target: "成形还是不成形呢？孩子吃饭怎么样呢？"

训练数据当中混合了大量target文本为医生问询的内容而非直接的建议，这将有助于提升AI模型的问询能力。

模型“问”能力示例

“望闻问切”四诊法由扁鹊发明。“四诊法”（望、闻、问、切），是中医诊病的基本方法。其中，“问”的能力可以被建模到语言模型当中。我们把AI模型的“问”能力定义为：
“问”能力：AI模型能够根据病人输入的信息，结合医学知识来进行恰当的问询，并且结合进一步的问询得到的病人的信息，给出“合适的诊断或建议”。“问”的过程通常是一个多轮对话过程。

以下是一个简单的例子：

• 例子1
  用户：我最近感觉全身疲惫
  扁鹊-1.0：是劳累了，还是熬夜了？
  用户：这周都在熬夜赶论文
  扁鹊-1.0：嗯，熬夜容易引起各种不适，如头晕、乏力、失眠、多梦等，多休息，可以口服谷维素、维生素B1和安神补脑液，避免熬夜。

• 例子2
  用户：我最近经常失眠
  扁鹊-1.0：失眠多久了？
  用户：两周了
  扁鹊-1.0：睡眠怎么样？
  用户：上床几小时才睡得着
  扁鹊-1.0：可以口服一些药物
  用户：有具体推荐吗
  扁鹊-1.0：需要先检查一下
  用户：那我需要做什么检查？
  扁鹊-1.0：心电图

使用方法

import os
from transformers import T5Tokenizer, T5ForConditionalGeneration, AutoTokenizer
import torch
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")


tokenizer = T5Tokenizer.from_pretrained("scutcyr/BianQue-1.0")
model = T5ForConditionalGeneration.from_pretrained("scutcyr/BianQue-1.0")
model = model.to(device)

def preprocess(text):
    text = text.replace("\n", "\\n").replace("\t", "\\t")
    return text

def postprocess(text):
    return text.replace("\\n", "\n").replace("\\t", "\t")

def answer(user_history, bot_history, sample=True, top_p=1, temperature=0.7):
    '''sample：是否抽样。生成任务，可以设置为True;
    top_p：0-1之间，生成的内容越多样
    max_new_tokens=512 lost...'''

    if len(bot_history)>0:
        context = "\n".join([f"病人：{user_history[i]}\n医生：{bot_history[i]}" for i in range(len(bot_history))])
        input_text = context + "\n病人：" + user_history[-1] + "\n医生："
    else:
        input_text = "病人：" + user_history[-1] + "\n医生："
        return "我是利用人工智能技术，结合大数据训练得到的智能医疗问答模型扁鹊，你可以向我提问。"
    

    input_text = preprocess(input_text)
    print(input_text)
    encoding = tokenizer(text=input_text, truncation=True, padding=True, max_length=768, return_tensors="pt").to(device) 
    if not sample:
        out = model.generate(**encoding, return_dict_in_generate=True, output_scores=False, max_new_tokens=512, num_beams=1, length_penalty=0.6)
    else:
        out = model.generate(**encoding, return_dict_in_generate=True, output_scores=False, max_new_tokens=512, do_sample=True, top_p=top_p, temperature=temperature, no_repeat_ngram_size=3)
    out_text = tokenizer.batch_decode(out["sequences"], skip_special_tokens=True)
    print('医生: '+postprocess(out_text[0]))
    return postprocess(out_text[0])

answer_text = answer(user_history=["你好！",
                                   "我最近经常失眠",
                                   "两周了",
                                   "上床几小时才睡得着"], 
                     bot_history=["我是利用人工智能技术，结合大数据训练得到的智能医疗问答模型扁鹊，你可以向我提问。",
                                  "失眠多久了？",
                                  "睡眠怎么样？"])

声明

扁鹊-1.0（BianQue-1.0）当前仅经过1个epoch的训练，尽管模型具备了一定的医疗问询能力，但其仍然存在以下局限：

• 训练数据来源于开源数据集以及互联网，尽管我们采用了严格的数据清洗流程，数据集当中仍然不可避免地存在大量噪声，这会使得部分回复产生错误；
• 医生“问询”是一项复杂的能力，这是非医生群体所不具备的，当前的模型对于模拟“医生问询”过程是通过大量样本学习得到的，因此在问询过程当中，有可能出现一些奇异的提问风格。换一句话来说，当前版本的模型强化了“问”的能力，但是“望”、“闻”、“切”的能力仍待进一步研究！

引用

@article{chen2023bianque1,
      title={BianQue-1.0: Improving the "Question" Ability of Medical Chat Model through finetuning with Hybrid Instructions and Multi-turn Doctor QA Datasets}, 
      author={Yirong Chen and Zhenyu Wang and Xiaofen Xing and Zhipei Xu and Kai Fang and Sihang Li and Junhong Wang and Xiangmin Xu},
      year={2023},
      url={https://github.com/scutcyr/BianQue}
}