聊聊心理医疗领域大模型的落地思考-Toy模板网

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近来，工作偏向于心理医疗领域方面的大模型，仅从领域大模型的落地，聊聊个人的一些思考。

硬件

准备好花钱买GPU。

领域大模型

业务场景的思考

首先需要审视斟酌业务领域的特殊性与可行性，我们要做的是心理领域，而心理领域倾向于医患对话，即询问链的场景；不仅仅是一问一回答的角度，而作为智能体(AI模型/医生)还需要对患者的回答进行引导/打分，且作为问询对话场景，对话上下文的长度必然不会少，这也是需要考虑的问题。其次，治疗时的患者，会处于不同的治疗阶段，就需要做不同的治疗，治疗的侧重点就会不一样。
总之，在实际开展的前期，对业务领域的场景与方向需要与产品不断的打磨研究，分析出产品的方向场景及特殊性。

开源模型

摸着石头过河——目前医疗、金融等领域已经有很多的开源模型，作为技术储备与预研，极其需要对已有的开源模型做一些调研。如下是我个人觉得不错且对于我们的场景可以借鉴的医疗模型：

扁鹊 BianQue
灵心 SoulChat
CareGPT
MedicalGPT

对于开源模型的研究，不仅仅是跑demo，没有什么用处，毕竟又不能直接拿过来落地——现在很多的模型都只是丢个训练完的模型文件上来，最关键的训练数据、业务流程、训练流程、调试代码并没有放上来；这类开源库参考意义不大。
如下几点是我比较看重的：

训练数据及格式
微调框架（官方、开源）
业务流程
训练流程及代码
训练方式
是否支持微调

业务流程

对比上述的模型，灵心模型的场景及应用和我们的业务极度贴近，但官方只是给了模型文件部署，并没有提供相关的训练数据也不支持微调。所幸，其业务流程还是很详细，给我们的业务落地也提供了参考。

训练流程及代码

而CareGPT与MedicalGPT两个模型给我提供了详细的训练流程参考：

第一阶段：PT(Continue PreTraining)增量预训练，在海量领域文档数据上二次预训练AI模型，以适应领域数据分布。
第二阶段：SFT(Supervised Fine-tuning)有监督微调，构造指令微调数据集，在预训练模型基础上做指令精调，以对齐指令意图，并注入领域知识。
第三阶段
- RLHF(Reinforcement Learning from Human Feedback)基于人类反馈对语言模型进行强化学习，分为两步：
  - RM(Reward Model)奖励模型建模，构造人类偏好排序数据集，训练奖励模型，用来建模人类偏好，主要是"HHH"原则，具体是"helpful, honest, harmless"。
  - RL(Reinforcement Learning)强化学习，用奖励模型来训练SFT模型，生成模型使用奖励或惩罚来更新其策略，以便生成更高质量、更符合人类偏好的文本。
- DPO(Direct Preference Optimization) 直接偏好优化方法，DPO通过直接优化语言模型来实现对其行为的精确控制，而无需使用复杂的强化学习，也可以有效学习到人类偏好，DPO相较于RLHF更容易实现且易于训练，效果更好。

针对如上阶段，开源模型有对应阶段的脚本已实现，最好是可以一键执行。

训练数据及格式

数据的质量与格式，在这些开源模型都是有的；而且对我们的业务来说，多轮对话是很常见的，因此怎么样让数据更紧凑更小，但不损坏数据质量，是我们需要审视的。
扁鹊与灵心领域模型的数据格式是我蛮满意的，而且极度满足我们的业务场景：

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？"

同时，在不同的治疗阶段，治疗的侧重点也是不一样的，指令instruction的引导与数据的场景化显得尤为重要。

训练方式

训练方式决定着，采取怎样的训练形式——微调训练/多阶段训练。基于官方微调文档的训练还是开源微调框架的训练，都是不一样的。
目前来说，越来越多的领域模型是基于开源微调框架来做的微调训练，微调框架比如LLaMA-Factory；相比较官方文档来说，开源微调框架的流程更清晰，微调策略更多样、训练阶段更完善、且支持的数据格式也多种。