Apollo开源轻量级多语言医疗 LLM：助力将医疗 AI 民主化推广至60亿人口 助力医疗AI普及：Apollo开源轻量级多语言医疗LLM，服务60亿人口

医疗人工智能（AI）技术的快速发展在医疗保健行业引起了轰动，在利用大型语言模型（LLMs）的巨大潜力上取得了巨大进步。这些技术的不断演进承诺着提高诊断准确性，实现个性化治疗方案，并推动全面医学知识的获取，从根本上改变患者护理。医疗保健中引入AI的目标是提高医疗服务的效率和精确度，有效地消除技术发展与以患者为中心护理之间的鸿沟。

医疗服务多样性的挑战

全球医疗服务领域的语言多样性是一个重要挑战。尽管医学知识主要以英语为主导，但非英语区域的医疗服务效果在很大程度上取决于当地语言中医学信息的可获得性。这凸显了将医疗人工智能技术普及化的紧迫需求，以将其好处扩展到全球各地使用各种语言的60多亿人口。

多语言医疗AI技术的突破

深圳大数据研究院和香港中文大学深圳研究所的研究人员推出了名为Apollo的突破性多语言医疗LLMs套件，这标志着医疗人工智能的包容性取得了重大进展。

训练方法的创新

Apollo模型经过精心训练，利用ApolloCorpora这一巨大的多语言数据集，并通过对XMedBench基准进行严格评估。其战略方法侧重于将预训练语料库改写成问答格式，采用自适应采样训练数据。这种方法使得学习过程更为顺畅，培养出更小但更高效的模型，这些模型不仅擅长理解和生成多语言医学信息，还通过一种新颖的代理调优技术增强了较大模型的能力，无需直接微调。

医疗AI的民主化

Apollo的模型，特别是Apollo-7B，表现卓越，确立了多语言医学LLMs的新标准。这一成就证明了Apollo将医疗人工智能的民主化潜力，使尖端医学知识跨越语言障碍普遍可获得。此外，Apollo显著增强了较大通用LLMs的多语言医学能力，说明了其在全球范围内推广医疗AI技术的关键作用。

以上是关于医疗人工智能领域的一些最新进展，如您对这方面的话题感兴趣，请访问论文网址https://arxiv.org/abs/2403.03640，或者进入项目入口https://top.aibase.com/tool/apollo-llm获取更多信息。

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