推進醫療人工智能：評估 OpenAI 的 o1-Preview 模型并優化推理策略 原創
01、概述
近年來，人工智能在醫療領域的應用迎來了新的突破。傳統上，高性能的專業領域模型需要大量的領域特定預訓練，例如PubMedBERT和BioGPT。然而，隨著GPT-4等通用大模型的崛起，這一模式正在被打破。尤其是像Medprompt這樣的運行時引導策略（run-time steering），在無需重新訓練模型的情況下，就能讓通用模型在特定領域內達到媲美甚至超越專業模型的表現。
本文將帶你深入了解Medprompt及其背后的運行機制，同時揭示OpenAI最新的o1-preview模型如何以“推理原生”的全新設計理念，推動AI在醫療領域的表現攀上新的高峰。
02、從專業到通用：大模型的范式轉變
傳統的領域特定模型：精準但局限
在過去，為了在醫學等高專業性領域中取得優異表現，研究人員傾向于開發領域特定的語言模型。這些模型通過大量醫學文獻的預訓練，能夠很好地理解專業術語和上下文。例如：
- PubMedBERT：專為生物醫學文本設計，在PubMed數據上預訓練。
- BioGPT：專注于生命科學領域，為學術和臨床任務提供支持。
雖然這些模型在各自的領域表現優異，但也存在明顯的缺陷：訓練和更新成本高，適應新任務的靈活性差。
通用模型的崛起：靈活與強大兼備
隨著GPT-4等通用大模型的出現，情況發生了改變。這些模型在廣泛的數據集上進行預訓練，展現出強大的跨領域理解能力。值得注意的是，GPT-4在醫學考試（如USMLE）中已超過許多專門模型的表現，這表明通用模型能夠在保持靈活性的同時，提供高水平的專業能力。
03、Medprompt：提升通用模型的專業表現
在這個背景下，Medprompt應運而生。作為一種運行時引導策略，Medprompt通過動態提示增強了通用模型在醫療任務中的表現。
運行機制：如何在推理時提升性能？
Medprompt的核心在于三大技術：
- 鏈式推理（Chain-of-Thought, CoT）：通過引導模型逐步分解問題，幫助其進行邏輯推理。
- 動態少樣本提示（Few-shot prompting）：在推理過程中，根據任務動態選擇最相關的示例。
- 投票集成（Choice-shuffle ensembling）：通過多次運行模型并結合多數投票結果，顯著提高預測準確性。
這種方法有效地縮小了通用模型與領域特定模型之間的差距。例如，在MedQA等醫學基準測試中，Medprompt將誤差率降低了近50%，而這一切無需對模型進行任何微調。
突破瓶頸：結合外部資源與元推理
為了進一步提升表現，Medprompt還引入了檢索增強生成（RAG），確保模型在推理時能實時訪問最新的醫學信息。同時，通過元推理（Metareasoning），系統能更智能地分配計算資源，優化推理過程。
04、o1-preview模型：AI推理的新高度
在探索如何進一步提升大模型性能的過程中，OpenAI推出了o1-preview模型，這一新模型徹底改變了傳統的推理方式。
推理原生：從根本上優化推理過程
與傳統模型需要依賴外部提示不同，o1-preview在訓練階段就內嵌了推理能力。換句話說，它是“推理原生”的。這使得模型能夠在推理過程中自動分解問題并提供逐步答案，而無需依賴Medprompt這樣的提示策略。
研究顯示，o1-preview在多個醫學基準測試中超越了GPT-4，即便是后者在Medprompt的增強下也難以匹敵。這種內置推理能力使得模型在處理復雜、多語言任務（如JMLE-2024）時表現尤為突出。
成本與性能的權衡
雖然o1-preview在準確性上達到了新的巔峰，但其運行成本相對較高。這就引出了一個重要的策略性選擇：成本與性能的平衡。在某些任務中，GPT-4o（優化版GPT-4）可能以更低的成本提供足夠好的性能。
05、新挑戰與未來展望
隨著o1-preview在現有基準測試中接近性能天花板，研究人員呼吁開發更具挑戰性的評估標準。這不僅有助于進一步探索模型的能力，也為推動AI在真實世界醫療場景中的應用提供了方向。
以下是值得關注的未來方向：
- 多模態數據整合：結合文本、圖像、基因序列等多模態信息，進一步提升模型在臨床診斷中的應用潛力。
- 動態任務適應：開發更智能的推理框架，讓模型能在不同醫療任務之間自由切換。
- 實時學習與更新：確保模型能快速吸收新知識，應對快速變化的醫學領域。
05、結語
從Medprompt到o1-preview，人工智能在醫療領域的進步令人振奮。它們不僅展現了大模型在專業領域的強大潛力，更為解決高風險任務中的關鍵問題提供了新思路。隨著研究的深入，AI有望在醫療領域扮演越來越重要的角色，為患者、醫生和整個醫療行業帶來深遠影響。
參考：
- ??https://www.microsoft.com/en-us/research/blog/advances-in-run-time-strategies-for-next-generation-foundation-models/??
- ??https://arxiv.org/abs/2411.03590??
本文轉載自公眾號Halo咯咯 作者：基咯咯
