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Huatuo-Llama-Med-Chinese/README.md
s65b40 71cf563c41 New model name: BenTsao (本草)
Change the model name to BenTsao (本草)
2023-05-12 19:56:32 +08:00

270 行
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[**中文**](./README.md) | [**English**](./README_EN.md)
<p align="center" width="100%">
<a href="https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese/" target="_blank"><img src="assets/logo/logo.png" alt="SCIR-HI-HuaTuo" style="width: 60%; min-width: 300px; display: block; margin: auto;"></a>
</p>
# 本草[原名:华驼(HuaTuo)]: 基于中文医学知识的LLaMA微调模型
### BenTsao (original name: HuaTuo): Tuning LLaMA Model With Chinese Medical Instructions
[![Code License](https://img.shields.io/badge/Code%20License-Apache_2.0-green.svg)](https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese/blob/main/LICENSE) [![Python 3.9+](https://img.shields.io/badge/python-3.9+-blue.svg)](https://www.python.org/downloads/release/python-390/)
本项目开源了经过中文医学指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的LLaMA-7B模型。我们通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。
基于相同的数据,我们还训练了医疗版本的ChatGLM模型: [ChatGLM-6B-Med](https://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM)
此外,我们还尝试利用GPT3.5 API将医学文献中的【结论】作为外部信息融入多轮对话中,在此基础上对LLaMA进行了指令微调。目前。我们只开放针对"肝癌"单个疾病训练的模型参数。在未来,我们计划发布融入文献结论的医学对话数据集,并且会针对“肝胆胰”相关16种疾病训练模型。
## 更新日志
**[2023/05/12] 模型由"华驼"更名为"本草"**
[2023/04/28] 增加了基于[中文Alpaca大模型](https://github.com/ymcui/Chinese-LLaMA-Alpaca)进行指令微调的模型发布。
[2023/04/24] 增加了基于LLaMA和医学文献进行指令微调的模型发布。
[2023/03/31] 发布了基于LLaMA和医学知识库进行指令微调的模型发布。
## A Quick Start
首先安装依赖包,python环境建议3.9+
```
pip install -r requirements.txt
```
### 模型下载
LoRA权重可以通过百度网盘或Huggingface下载
1. 对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
- 基于医学知识库 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jih-pEr6jzEa6n2u6sUMOg?pwd=jjpf)和[HuggingFace](https://huggingface.co/thinksoso/lora-llama-med)
- 基于医学文献 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jADypClR2bLyXItuFfSjPA?pwd=odsk)
2. 对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件
- 基于医学知识库 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/16oxcjzXnXjDpL8SKihgNxw?pwd=scir)
- 基于医学知识库和医学文献 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1HDdK84ASHmzOFlkmypBIJw?pwd=scir)
下载LoRA权重并解压,解压后的格式如下
```
#1.对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
#基于医学知识库
lora-llama-med/
  - adapter_config.json   # LoRA权重配置文件
  - adapter_model.bin   # LoRA权重文件
#基于医学文献
lora-llama-med-literature/
  - adapter_config.json   # LoRA权重配置文件
  - adapter_model.bin   # LoRA权重文件
#2. 对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件
#基于医学知识库
lora-alpaca-med-alpaca/
  - adapter_config.json   # LoRA权重配置文件
  - adapter_model.bin   # LoRA权重文件
#基于医学知识库和医学文献
lora-alpaca-med-alpaca-alldata/
  - adapter_config.json   # LoRA权重配置文件
  - adapter_model.bin   # LoRA权重文件
```
### Infer
我们在`./data/infer.json`中提供了一些测试用例,可以替换成其它的数据集,请注意保持格式一致
运行infer脚本
```
#基于医学知识库
bash ./scripts/infer.sh
#基于医学文献
#单轮
bash ./scripts/infer-literature-single.sh
#多轮
bash ./scripts/infer-literature-multi.sh
```
也可参考`./scripts/test.sh`
### 数据集构建
我们采用了公开和自建的中文医学知识库,主要参考了[cMeKG](https://github.com/king-yyf/CMeKG_tools)。
医学知识库围绕疾病、药物、检查指标等构建,字段包括并发症,高危因素,组织学检查,临床症状,药物治疗,辅助治疗等。知识库示例如下:
```
{"中心词": "偏头痛", "相关疾病": ["妊娠合并偏头痛", "恶寒发热"], "相关症状": ["皮肤变硬", "头部及眼后部疼痛并能听到连续不断的隆隆声", "晨起头痛加重"], "所属科室": ["中西医结合科", "内科"], "发病部位": ["头部"]}
```
我们利用GPT3.5接口围绕医学知识库构建问答数据,设置了多种Prompt形式来充分利用知识。
指令微调的训练集数据示例如下:
```
"问题:一位年轻男性长期使用可卡因,突然出现胸痛、呕吐、出汗等症状,经检查发现心电图反映心肌急性损伤,请问可能患的是什么疾病?治疗方式是什么?"
回答: 可能患的是心肌梗塞,需要进行维拉帕米、依普利酮、硝酸甘油、ß阻滞剂、吗啡等药物治疗,并进行溶栓治疗、低分子量肝素、钙通道阻滞剂等辅助治疗。此外需要及时停用可卡因等药物,以防止病情加重。"
```
我们提供了模型的训练数据集,共计八千余条,需要注意的是,虽然训练集的构建融入了知识,但是仍存在错误和不完善的地方,后续我们会利用更好的策略迭代更新数据集。
指令微调数据集质量仍有限,后续将进行不断迭代,同时医学知识库和数据集构建代码还在整理中,整理完成将会发布。
此外,我们收集了2023年关于肝癌疾病的中文医学文献,利用GPT3.5接口围绕医学文献多轮问答数据。在·`./data_literature/liver_cancer.json`中我们提供了其中的1k条训练样例。目前,训练样本的质量仍然有限,在后续我们会进一步迭代数据,会以`公开数据集`的形式对外进行发布。训练样本的示例如下:
<p align="center" width="100%">
<a href="https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese/" target="_blank"><img src="assets/case.png" alt="SCIR-HI-HuaTuo-literature" style="width: 100%; min-width: 300px; display: block; margin: auto;"></a>
</p>
### Finetune
如果想用自己的数据集微调LLaMA,请按照`./data/llama_data.json`的格式构建自己的数据集
运行finetune脚本
```
bash ./scripts/finetune.sh
```
## 训练细节
### 计算资源需求
我们在一张A100-SXM-80GB显卡上进行了训练,训练总轮次10轮,耗时约2h17m。batch_size=128的情况下显存占用在40G左右。预计3090/4090显卡(24GB显存)以上显卡可以较好支持,根据显存大小来调整batch_size。
### 实验过程
超参设置和实验过程可以参考wandb的链接:
https://wandb.ai/thinksoso/llama_med/runs/a5wgcnzt/overview?workspace=user-thinksoso
## 模型效果对比
| 测试输入 | Llama输出  | Alpaca输出 | BenTsao本草输出 |
|:------------- |:---------------| :-------------|:--------------------------------------------------------|
|小张最近感觉身体不适,出现心悸、气促等症状。体检发现心脏扩大、搏动减弱。|问题:小张最近感觉身体不适,出现心悸、气促等症状。体检发现心脏扩大、搏动减弱。| 最近,小张一直感觉身体不舒服,有心烦意乱、呼吸急促等症状。体格检查显示心脏增大,肌肉无力。| **小张可能患有心肌炎,建议尽快到医院进行检查和治疗。治疗方案包括药物治疗和手术治疗。** |
|麻风病和儿童哮喘的病因是否一致?|儿童哮喘和麻风病的病因是一致,但是儿童哮喘和麻风病的病因不一致|是的,哮喘和儿童喘息有相似的原因。| **不一致,麻风病的病因是麻风杆菌感染,而儿童哮喘的病因是喂养不良、吸烟等因素。** |
|一位患者出现了持续性的胀痛和黄疸,经影像学检查后确诊为肝胆管结石病,应该采取哪些治疗方案?|肝胆管结石病患者应该采取哪些治疗方案?|患者应接受手术和化疗相结合的治疗。| **针对肝胆管结石病,治疗方案包括手术治疗、药物治疗和辅助治疗等。具体治疗方案需要根据患者的具体情况而定。** |
## 常见问题
1. Q: 为什么更名为"本草"?
A: 为SCIR实验室大预言模型命名一致性,中文医学大模型名称调整为"本草"。
2. Q: 为什么是"华驼"而不是"华佗"?
A: 叫”驼“是因为我们的基模型LLaMA是美洲驼,Alpaca是羊驼,受他们名字的启发以及华佗的谐音梗,我们将我们的模型起名为华驼。
3. Q: 有使用中医理论或者中医数据吗?
A: 目前还没有
4. Q: 模型运行的结果不同、效果有限
A: 由于生成模型生成多样性的考量,多次运行的结果可能会有差异。当前开源的模型由于LLaMA及Alpaca中文语料有限,且知识结合的方式较为粗糙,目前我们在进行相关改进研究,完成后欢迎大家的关注。
## 项目参与者
本项目由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心健康智能组[王昊淳](https://github.com/s65b40) 、[杜晏睿](https://github.com/DYR1)、[刘驰](https://github.com/thinksoso)、[白睿](https://github.com/RuiBai1999)、[席奴瓦](https://github.com/rootnx)、[陈雨晗](https://github.com/Imsovegetable)、[强泽文](https://github.com/1278882181)、[陈健宇](https://github.com/JianyuChen01)、[李子健](https://github.com/FlowolfzzZ)完成,指导教师为赵森栋副教授,秦兵教授以及刘挺教授。
## Star History
[![Star History Chart](https://api.star-history.com/svg?repos=SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese&type=Date)](https://star-history.com/#SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese&Date)
## 致谢
本项目参考了以下开源项目,在此对相关项目和研究开发人员表示感谢。
- Facebook LLaMA: https://github.com/facebookresearch/llama
- Stanford Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
- alpaca-lora by @tloen: https://github.com/tloen/alpaca-lora
- CMeKG https://github.com/king-yyf/CMeKG_tools
- 文心一言 https://yiyan.baidu.com/welcome 本项目的logo由文心一言自动生成
## 免责声明
本项目相关资源仅供学术研究之用,严禁用于商业用途。使用涉及第三方代码的部分时,请严格遵循相应的开源协议。模型生成的内容受模型计算、随机性和量化精度损失等因素影响,本项目无法对其准确性作出保证。本项目数据集绝大部分由模型生成,即使符合某些医学事实,也不能被用作实际医学诊断的依据。对于模型输出的任何内容,本项目不承担任何法律责任,亦不对因使用相关资源和输出结果而可能产生的任何损失承担责任。
## Citation
如果你使用了本项目的数据或者代码,请声明引用
```
@misc{wang2023huatuo,
      title={HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge},
      author={Haochun Wang and Chi Liu and Nuwa Xi and Zewen Qiang and Sendong Zhao and Bing Qin and Ting Liu},
      year={2023},
      eprint={2304.06975},
      archivePrefix={arXiv},
      primaryClass={cs.CL}
}
```