Baichuan-M1-14B：开源医疗大模型，覆盖20+科室，临床推理能力直逼人类专家
随着人工智能技术的不断发展，大语言模型（LLM）在各个领域的应用越来越广泛。然而，针对特定领域的优化仍然是一个重要的研究方向。Baichuan-M1-14B 是由百川智能开发的一款专为医疗场景优化的开源大语言模型。它不仅在通用语言任务上表现出色，还在医疗领域展现了卓越的性能。
一、模型概述
Baichuan-M1-14B 是业界首款从零开始专为医疗场景优化的开源大语言模型。它旨在解决传统通用语言模型在医疗领域应用时的不足，例如对专业术语的理解、复杂医疗推理能力以及长序列任务的处理。该模型在医疗领域的表现达到了同尺寸通用模型的 5 倍甚至更高的效果，同时在通用任务上也保持了卓越的性能。
Baichuan-M1-14B核心特点
- 大规模高质量数据训练：基于 20 万亿 token 的高质量医疗与通用数据训练。
- 细粒度医疗专业建模：针对 20+ 医疗科室进行细粒度建模。
- 创新模型结构：引入短卷积注意力机制、滑动窗口注意力机制等优化，显著提升上下文理解和长序列任务表现。
- 提供多种模型版本：包括 Base 模型和 Instruct 模型，满足不同场景需求。
二、技术架构
（一）短卷积注意力机制
传统 Transformer 模型依赖 induction heads 来捕捉序列中的重复模式和上下文依赖。Baichuan-M1-14B 引入了短卷积注意力机制，通过在计算 Key 和 Value 时引入轻量化的短卷积操作，显著降低了对 induction heads 的依赖。这种机制在语言建模任务中表现出色，尤其是在对上下文信息依赖性强的任务中。
（二）滑动窗口注意力机制
在部分层中采用滑动窗口注意力机制，减少 KV Cache 内存占用，同时在计算效率和性能之间取得平衡，特别适用于长序列任务。
（三）优化位置编码震荡
通过增大部分注意力头的维度，降低 RoPE 曲线震荡，使模型在长序列任务中表现更稳定，同时保持模型的多样化特征捕捉能力。
（四）大峰值学习率策略
采用 WSD 学习率调度策略，使用高峰值学习率促进模型泛化能力。这一策略显著提升了模型在 benchmark 上的任务表现。
（五）自适应梯度更新
引入动态梯度剪裁机制，当梯度过大时，当前机制能动态选择是否跳过更新，减少因特殊样本或陡峭损失空间导致的不稳定。
三、数据收集与处理
（一）医疗数据收集
为了确保模型在医疗领域的专业性，Baichuan-M1-14B 的数据收集工作非常细致。数据来源包括：
- 千万级专业医疗数据：中/英文专业论文、医疗病例、医疗教材、知识库等。
- 亿级医疗问答与临床数据：涵盖复杂医疗推理与实际临床案例。
- 全面的数据分类与评估：按医疗科室、内容和价值进行分类，确保数据分布均衡，筛选出真正具有医疗价值的数据。
（二）数据合成与优化
数据合成是提升模型性能的关键环节。Baichuan-M1-14B 通过以下方法优化数据：
- 合成数据设计：利用海量医学知识文本和结构化知识图谱生成高质量医疗推理数据。
- 自我反思机制与奖励模型：不断提升合成数据质量，最终生成近万亿 token 的医疗数据，覆盖长尾知识与复杂场景。
（三）通用数据收集
除了医疗数据，Baichuan-M1-14B 还结合了大规模的通用数据集：
- 20T多语言通用数据集：包括 14T 英文数据、4T 中文数据、2T 涵盖 30 种主流语言的数据。
- 去重与上采样策略：针对高质量数据进行适度上采样，显著提升模型性能。
- 27类全球知识分类：基于小模型实验优化数据配比，确保通用能力与领域能力的平衡。
四、训练方法
（一）多阶段课程学习
Baichuan-M1-14B 的训练分为三个阶段，逐步优化模型的通用能力与医疗领域能力：
1.通识能力提升阶段：以通用语言建模为目标，提升基础语言能力和常识。
2.医疗基础知识提升阶段：引入高质量医疗数据，重点提升推理、数学及医学知识能力。
3.医疗进阶知识提升阶段：进一步优化数据质量，聚焦复杂医疗推理、病症判断和长尾知识。
（二）对齐优化
通过强化学习和偏序对数据的优化，提升模型生成质量、逻辑推理能力和用户偏好贴合度：
- 偏序对数据：覆盖多轮对话、指令跟随、数学与代码、推理任务等场景，数据来源包括人类标注和多模型生成。
- 优化流程：
- ELO：基于最大似然优化多样化高质量的思维链生成。
- TDPO：使用偏序对数据优化生成模型，使其更贴合用户偏好。
- PPO：通过策略优化进一步增强生成逻辑与任务表现。
五、性能表现
Baichuan-M1-14B 在多个主流评测集上取得了优异的指标，展现了卓越的医疗场景能力，同时具备强大的通用表现。以下是部分评测结果对比：
六、快速使用
（一）使用 Transformers推理实践
Baichuan-M1-14B 支持通过 Hugging Face Transformers 快速加载和使用。以下是使用 Baichuan-M1-14B-Instruct 模型的代码示例：
from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer import torch # 1. 加载预训练模型和分词器 # 指定 Baichuan-M1-14B-Instruct 模型的名称 model_name = "baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct" # 使用 Hugging Face 的 AutoTokenizer 加载模型的分词器 # 参数 trust_remote_code=True 允许加载远程代码，确保模型的自定义实现能够正确加载 tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True) # 使用 Hugging Face 的 AutoModelForCausalLM 加载预训练模型 # 参数 torch_dtype=torch.bfloat16 指定模型的权重数据类型为 bfloat16，以减少内存占用并加速推理 # .cuda() 将模型移动到 GPU 上进行加速计算（如果可用） model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, trust_remote_code=True, torch_dtype=torch.bfloat16).cuda() # 2. 输入提示文本 # 定义用户想要询问的问题 prompt = "May I ask you some questions about medical knowledge?" # 3. 对输入文本进行编码 # 构造对话消息，包括系统角色和用户角色的内容 messages = [ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, # 系统角色的提示，定义模型的行为 {"role": "user", "content": prompt} # 用户的问题 ] # 使用分词器的 apply_chat_template 方法将对话消息转换为模型可接受的格式 # 参数 tokenize=False 表示不立即分词，而是先将对话转换为文本格式 # 参数 add_generation_prompt=True 表示添加生成提示，以引导模型生成回答 text = tokenizer.apply_chat_template(messages, tokenize=False, add_generation_prompt=True) # 使用分词器对转换后的文本进行分词和编码 # 参数 return_tensors="pt" 表示返回 PyTorch 张量格式的编码结果 # 将编码后的输入移动到模型所在的设备（GPU） model_inputs = tokenizer([text], return_tensors="pt").to(model.device) # 4. 生成文本 # 调用模型的 generate 方法生成回答 # 参数 max_new_tokens=512 表示生成的最大新 token 数量 generated_ids = model.generate(**model_inputs, max_new_tokens=512) # 从生成的 token 中提取新生成的部分 # 通过比较生成的 token 和输入的 token 的长度，去除输入部分，只保留生成的部分 generated_ids = [output_ids[len(input_ids):] for input_ids, output_ids in zip(model_inputs.input_ids, generated_ids)] # 5. 解码生成的文本 # 使用分词器的 batch_decode 方法将生成的 token 解码为文本 # 参数 skip_special_tokens=True 表示跳过特殊 token（如 [CLS]、[SEP] 等），只保留实际生成的文本内容 response = tokenizer.batch_decode(generated_ids, skip_special_tokens=True)[0] # 6. 输出结果 # 打印生成的文本回答 print("Generated text:") print(response)
（二）使用 vLLM推理实践
vLLM 是一个高性能的推理框架，支持 Baichuan-M1-14B 的推理。以下是使用 vLLM 的步骤：
1. 安装 vLLM
docker pull vllm/vllm-openai:v0.6.6.post1 # docker内安装vllm git clone https://github.com/baichuan-inc/vllm.git cd vllm export VLLM_PRECOMPILED_WHEEL_LOCATION=https://files.pythonhosted.org/packages/b0/14/9790c07959456a92e058867b61dc41dde27e1c51e91501b18207aef438c5/vllm-0.6.6.post1-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl # 国内用户可选用以下配置 # export VLLM_PRECOMPILED_WHEEL_LOCATION=https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/b0/14/9790c07959456a92e058867b61dc41dde27e1c51e91501b18207aef438c5/vllm-0.6.6.post1-cp38-abi3-manylinux1_x86_64.whl pip install --editable .
2. 启动服务
# bf16推理 vllm serve baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct --trust-remote-code # bitsandbytes量化推理 vllm serve baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct --trust-remote-code --load-format=bitsandbytes --quantization=bitsandbytes
3. 发送请求
from openai import OpenAI openai_api_key = "EMPTY" openai_api_base = "http://localhost:8000/v1" client = OpenAI( api_key=openai_api_key, base_url=openai_api_base, ) prompt = "May I ask you some questions about medical knowledge?" chat_response = client.chat.completions.create( model="baichuan-inc/Baichuan-M1-14B-Instruct", messages=[ {"role": "system", "content": "You are a helpful assistant."}, {"role": "user", "content": prompt}, ] ) print("Chat response:", chat_response)
总结
Baichuan-M1-14B 是一个专为医疗场景优化的开源大语言模型，它在医疗领域展现了卓越的性能，同时在通用任务上也表现出色。通过大规模高质量数据训练、创新的模型结构优化以及多阶段课程学习和对齐优化，Baichuan-M1-14B 为医疗领域的 AI 应用提供了强大的支持。我们可以通过 Hugging Face Transformers、vLLM 等工具快速上手使用该模型，并在实际应用中发挥其强大的能力。
（文：小兵的AI视界）