яңалыклар

Зур тел моделе (LLM) тиз сүзләргә нигезләнеп инандыргыч мәкаләләр яза ала, профессиональ квалификация имтиханнарын бирә ала, пациентларга дус һәм кызганучан мәгълүмат яза ала. Ләкин, билгеле булган фантастика, зәгыйфьлек, төгәл булмаган фактларга өстәп, башка чишелмәгән сораулар әкренләп игътибар үзәгенә әйләнәләр, мәсәлән, ЯИ модельләре аларны булдыруда һәм куллануда дискриминацион "кеше кыйммәтләрен" үз эченә ала, һәм LLM инде эчтәлек уйлап чыгармаса һәм зарарлы нәтиҗәләрне бетермәсә дә, "LLM кыйммәтләре" һаман да кеше кыйммәтләреннән тайпылырга мөмкин.

Бик күп мисаллар ЯИ модельләрен укыту өчен кулланылган мәгълүматның индивидуаль һәм социаль кыйммәтләрне кодлавын күрсәтә, алар модель эчендә ныгыта ала. Бу мисаллар берничә кушымтаны үз эченә ала, шул исәптән күкрәк рентгенын автоматик аңлату, тире авыруларын классификацияләү, медицина ресурсларын бүлү турында алгоритмик карарлар кабул итү. Күптән түгел безнең журналда язылган мәкаләдә әйтелгәнчә, икейөзле укыту мәгълүматлары җәмгыятьтә булган кыйммәтләрне һәм тискәре якларны көчәйтергә һәм ачарга мөмкин. Киресенчә, тикшеренүләр шулай ук ​​күрсәтте, ЯИ икеләтәлекне киметү өчен кулланыла ала. Мәсәлән, тикшерүчеләр тирән өйрәнү модельләрен тез рентген фильмнарына кулландылар һәм тез буынындагы стандарт авырлык күрсәткечләре (радиологлар белән классификацияләнгән) сагынган факторларны ачыкладылар, шуның белән кара һәм ак пациентлар арасында аңлатылмаган авырту аермаларын киметтеләр.

Күпчелек кеше ЯИ модельләрендәге аерманы аңласа да, аеруча укыту мәгълүматлары ягыннан, кеше кыйммәтләренең башка керү нокталары ЯИ модельләрен эшкәртү һәм урнаштыру процессына җитәрлек игътибар бирелми. Медицина ЯИ күптән түгел тәэсирле нәтиҗәләргә иреште, ләкин күпчелек очракта ул кеше кыйммәтләрен һәм аларның рискны бәяләү һәм пробабилистик фикер йөртү белән үзара бәйләнешен ачыктан-ачык карамады, һәм ул модельләнмәде.

Бу абстракт төшенчәләрне конкретлаштыру өчен, сез үзегезнең эндокринолог, күз алдыгызга китерегез, рекомбинант кеше үсеше гормонын 8 яшьлек малайга, аның яшенең 3 процентыннан түбәнрәк. Малайның стимуллаштырылган кеше үсеше гормоны дәрәҗәсе 2 нг / млдан түбән (белешмә бәясе,> 10 нг / мл, АКШ читендәге күп илләр өчен белешмә бәясе> 7 нг / мл), һәм аның кеше үсеше гормоны кодлау гены сирәк инактивация мутацияләрен ачыклады. Кеше үсеше гормоны терапиясен куллану бу клиник шартларда ачык һәм бәхәссез дип саныйбыз.

Кеше үсеше гормоны терапиясен түбәндәге сценарийларда куллану бәхәс тудырырга мөмкин: 14 яшьлек малайның биеклеге һәрвакыт яшьтәшләренең 10 процентында булган, һәм стимулдан соң кеше үсеш гормоны иң югары ноктасы 8 нг / мл. Биеклеккә тәэсир итә торган билгеле функциональ мутацияләр дә, кыска буйның башка билгеле сәбәпләре дә юк, һәм аның сөяк яше 15 яшь (ягъни үсеш тоткарлануы юк). Бәхәснең бер өлеше генә белгечләр тарафыннан билгеләнгән бусагадагы кыйммәтләрдәге аермалар аркасында килеп чыга, кеше үсеше гормоны дәрәҗәсенә кагылышлы дистәләгән тикшеренүләргә нигезләнеп, үсеш гормоны җитешмәвен диагностикалау өчен кулланыла. Ким дигәндә, бәхәсләр пациентлар, пациент ата-аналар, сәламәтлек саклау өлкәсендә эшләүче белгечләр, фармацевтика компанияләре һәм түләүчеләр күзлегеннән кеше үсеше гормоны терапиясен куллануның риск балансыннан килеп чыга. Педиатр эндокринологлары 2 ел дәвамында көнкүреш гормонына сирәк очрый торган тискәре йогынтысын үлчәя алалар, хәзерге вакытта чагыштырганда олыларның тән зурлыгында минималь үсү мөмкинлеге юк. Малайлар, биеклеге 2 см гына артса да, үсеш гормонын укырга кирәк дип саныйлар, ләкин түләүче һәм фармацевтика компаниясе төрле карашта булырга мөмкин.

Без креатинга нигезләнгән eGFRны мисал итеп алабыз, ул хроник бөер авыруларын диагностикалау һәм урнаштыру, бөер күчерү яки иганә шартларын билгеләү, һәм рецепт препаратларының киметү критерийларын һәм контраинацияләрен билгеләү өчен киң кулланылган бөер функциясе күрсәткече. EGFR - гади регрессия тигезләмәсе, үлчәнгән гломеруляр фильтрлау ставкасын (mGFR) бәяләү өчен кулланыла, бу белешмә стандарт, ләкин бәяләү ысулы чагыштырмача авыр. Бу регрессия тигезләмәсен ЯИ моделе дип санарга ярамый, ләкин ул кеше кыйммәтләре һәм пробабилистик фикер йөртү турында күп принципларны күрсәтә.

Кеше кыйммәтләренең eGFR кертү өчен беренче керү ноктасы - тигезләмәләр өчен мәгълүмат сайлаганда. EGFR формуласын проектлау өчен кулланылган оригиналь чират күбесенчә кара һәм ак катнашучылардан тора, һәм аның башка этник төркемнәргә дә кулланылуы ачык түгел. Бу формулага кеше кыйммәтләре өчен киләсе керү нокталары керә: бөер функциясен бәяләү өчен төп максат итеп mGFR төгәллеген сайлау, кабул ителгән төгәллек дәрәҗәсе, төгәллекне ничек үлчәү, һәм eGFR клиник карар кабул итү бусагасы итеп куллану (бөер трансплантациясе шартларын билгеләү яки дарулар язу кебек). Ниһаять, кертү моделенең эчтәлеген сайлаганда, кеше кыйммәтләре дә бу формулага керәчәк.

Мәсәлән, 2021 елга кадәр, күрсәтмәләр пациент яшенә, җенесенә һәм расасына нигезләнеп eGFR формуласында креатин дәрәҗәсен көйләргә тәкъдим итә (кара яки кара булмаган кешеләр генә классификацияләнә). Ярышка нигезләнгән көйләү mGFR формуласының төгәллеген күтәрүгә юнәлтелгән, ләкин 2020-нче елда эре больницалар расписание eGFR куллануны шик астына ала, пациентның трансплантация хокукын тоткарлау һәм расаны биологик концепция итеп конкретлаштыру кебек сәбәпләрне китереп. Тикшеренүләр күрсәткәнчә, раса ягыннан eGFR модельләрен проектлау төгәллеккә һәм клиник нәтиҗәләргә тирән һәм төрле йогынты ясарга мөмкин. Шуңа күрә, сайлап төгәллеккә игътибар итү яки нәтиҗәләрнең бер өлешенә игътибар итү кыйммәт хөкемнәрен чагылдыра һәм карар кабул итүдә ачык булырга мөмкин. Ниһаять, милли эшче төркем яңа формула тәкъдим итте, ул эшне һәм гаделлек проблемаларын баланслау өчен ярышны исәпкә алмыйча яңадан урнаштырылган. Бу мисал шуны күрсәтә: хәтта гади клиник формуланың да кеше кыйммәтләренә керү нокталары күп.

Прогноз күрсәткечләре аз булган клиник формулалар белән чагыштырганда, LLM миллиардтан йөзләрчә миллиард параметрлардан (модель авырлыклар) яки аннан да күбрәк булырга мөмкин, моны аңлау кыенлаша. "Аңлау авыр" дип әйтүебезнең сәбәбе - күпчелек LLMларда, сорау аша җавап алуның төгәл ысулын ясап булмый. GPT-4 параметрлары саны әлегә игълан ителмәгән; Алдагы GPT-3 175 миллиард параметрга ия иде. Күбрәк параметрлар көчлерәк мөмкинлекләрне аңлатмый, чөнки күбрәк исәпләү циклын үз эченә алган кечерәк модельләр (мәсәлән, LLaMA [Зур тел моделе Meta AI] модель серияләре) яки кеше фикерләре нигезендә яхшы көйләнгән модельләр зуррак модельләргә караганда яхшырак эшләячәк. Мәсәлән, кеше бәяләүчеләре әйтүенчә, InstrumentGPT моделе (1,3 миллиард параметрлы модель) модель чыгару нәтиҗәләрен оптимальләштерүдә GPT-3не узып китә.

GPT-4нең махсус укыту детальләре әлегә ачыкланмады, ләкин GPT-3, InstrumentGPT һәм башка бик күп ачык чыганаклы LLMларны кертеп, элеккеге буын модельләренең детальләре ачылды. Бүгенге көндә күп ЯИ модельләре модель карточкалар белән килә; GPT-4 бәяләү һәм куркынычсызлык мәгълүматлары OpenAI модель ясау компаниясе биргән охшаш система картасында бастырылды. LLM булдыру якынча ике этапка бүленергә мөмкин: башлангыч әзерлек этабы һәм модель чыгару нәтиҗәләрен оптимальләштерүгә юнәлтелгән яхшы көйләү этабы. Укыту алдыннан, модель зур корпус белән тәэмин ителә, аны киләсе сүзне алдан әйтергә өйрәтер өчен оригиналь Интернет тексты. Бу гади кебек тоелган "автоматик тәмамлау" процессы көчле нигез моделен чыгара, ләкин ул шулай ук ​​зарарлы тәртипкә китерергә мөмкин. Кеше кыйммәтләре укыту алдыннан этапка керәчәк, шул исәптән GPT-4 өчен әзерлек мәгълүматларын сайлау һәм порнографик эчтәлек кебек урынсыз эчтәлекне укыту алдыннан. Бу тырышлыкларга карамастан, төп модель әле файдалы да түгел, зарарлы нәтиҗәләр ясарга сәләтле дә булырга мөмкин. Нечкә көйләүнең чираттагы этабында бик күп файдалы һәм зарарсыз тәртип барлыкка киләчәк.

Нечкә көйләү этабында, тел модельләренең тәртибе еш кына кешеләрнең фикерләренә нигезләнеп контрольдә тотылган нечкә көйләү һәм ныгыту өйрәнү аша тирән үзгәртелә. Күзәтелгән яхшы көйләү этабында, ялланган подрядчик персонал тиз сүзләр өчен җавап мисаллары язачаклар һәм модельне турыдан-туры өйрәтәләр. Кеше фикеренә нигезләнеп ныгыту өйрәнү этабында, кеше бәяләүчеләре модель чыгару нәтиҗәләрен кертү эчтәлеге мисаллары итеп тәртипкә китерәчәкләр. Аннары югарыдагы чагыштыру нәтиҗәләрен кулланыгыз, "бүләкләү моделен" өйрәнү һәм ныгыту өйрәнү аша модельне тагын да яхшырту. Гаҗәп түбән дәрәҗәдәге кеше катнашуы бу зур модельләрне яхшы көйли ала. Мәсәлән, InstrumentGPT моделе якынча 40 подрядчик персонал командасын кулланды һәм крауссорсинг вебсайтларыннан алынган һәм төрле халык төркемнәренең өстенлекләренә сизгер аннотацияләр төркемен сайлау максатыннан скринк тестын үткән.

Бу ике экстремаль мисал, гади клиник формула [eGFR] һәм көчле LLM [GPT-4] күрсәткәнчә, кеше карарларын кабул итү һәм кеше кыйммәтләре модель чыгару нәтиҗәләрен формалаштыруда алыштыргысыз роль уйный. Бу ЯИ модельләре төрле пациент һәм табиб кыйммәтләрен тота аламы? Медицинада ЯИ куллануны ничек ачыкларга? Түбәндә әйтелгәнчә, медицина карарларын анализлау бу сорауларга принципиаль чишелеш тәкъдим итә ала.

Медицина карарларын анализлау күп клиниклар өчен таныш түгел, ләкин ул пробабилистик фикер йөртү (1-нче рәсемдә күрсәтелгән бәхәсле клиник сценарийда кеше үсеше гормоны белән идарә итү кебек билгесез нәтиҗәләр өчен) һәм карау факторлары (бу нәтиҗәләргә бәйләнгән субъектив кыйммәтләр өчен, бәясе ир-ат комплексының 2 см арту бәясе кебек) системалы чишелешләр белән аера ала. Карар анализында, клиниклар башта һәр нәтиҗә белән бәйле булган барлык карарларны һәм мөмкинлекләрне билгеләргә, аннары иң нәтиҗәле вариантны сайлау өчен пациент (яки бүтән як) ярдәмен кертергә тиеш. Шуңа күрә, карар анализының дөреслеге нәтиҗәләрнең комплекслы булуына, шулай ук ​​файдалы үлчәү һәм ихтималлыкны бәяләү төгәл булуына бәйле. Идеаль рәвештә, бу алым карарларның дәлилләргә нигезләнгән булуын һәм пациент өстенлекләренә туры килүен тәэмин итә, шуның белән объектив мәгълүматлар һәм шәхси кыйммәтләр арасындагы аерманы киметә. Бу ысул берничә дистә ел элек медицина өлкәсенә кертелде һәм пациентларның карарларын кабул итүдә һәм халыкның сәламәтлеген бәяләүдә кулланылды, мәсәлән, колоректаль яман шешне тикшерү өчен тәкъдимнәр бирү.

Медицина карарларын анализлаганда, файдалы ысуллар алу өчен төрле ысуллар эшләнде. Күпчелек традицион ысуллар турыдан-туры пациентлардан кыйммәт ала. Иң гади ысул - рейтинг масштабын куллану, монда пациентлар билгеле бер нәтиҗәгә өстенлек дәрәҗәсен санлы масштабта бәялиләр (мәсәлән, сызыклы шкала кебек), иң экстремаль сәламәтлек нәтиҗәләре (тулы сәламәтлек һәм үлем кебек). Вакыт алмашу ысулы - еш кулланыла торган тагын бер ысул. Бу ысул белән пациентларга начар сәламәтлек чоры өчен күпме вакыт үткәрергә әзер булулары турында карар кабул итәргә кирәк. Стандартлы уен ысулы - файдалы нәрсәне билгеләү өчен еш кулланыла торган ысул. Бу ысулда пациентлардан ике вариантның кайсысын өстен күрәләр дип сорала: яисә билгеле бер ихтимал (p) (t) белән билгеле бер ел нормаль сәламәтлектә яшәргә, һәм 1-р ихтималлыгы белән үлем куркынычын үз өстенә алырга; Яисә сәламәтлек шартларында еллар буе яшәгез. Пациентлардан төрле р-кыйммәтләрдә берничә тапкыр сорагыз, алар бернинди вариантка да өстенлек бирмичә, пациентның җавапларына нигезләнеп исәпләнә алалар.
Индивидуаль пациент өстенлекләрен алу өчен кулланылган ысулларга өстәп, пациентлар өчен файдалы әйберләр алу ысуллары да эшләнде. Бигрәк тә фокус төркем дискуссияләре (пациентларны конкрет тәҗрибәләр турында сөйләшү өчен берләштерү) аларның перспективаларын аңларга булыша ала. Төркем ярдәмен эффектив туплау өчен, төрле структуралаштырылган төркем дискуссия техникасы тәкъдим ителде.
Гамәлдә, клиник диагностика һәм дәвалау процессында ярдәмне турыдан-туры кертү бик күп вакыт таләп итә. Чишелеш буларак, анкеталар гадәттә очраклы сайланган халыкка таратыла, халык дәрәҗәсендә коммуналь баллар алу өчен. Кайбер мисалларга EuroQol 5 үлчәмле анкета, 6 үлчәмле файдалы авырлык формасы, Сәламәтлек өчен Индекс, һәм Яман шеш авыруларын тикшерү һәм дәвалау оешмасы Тормыш сыйфаты анкетасы үзәге 30 коралы керә.