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https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese.git
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[**中文**](./README.md) | [**English**](./README_EN.md)
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<p align="center" width="100%">
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<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>
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</p>
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# 本草[原名：华驼(HuaTuo)]: 基于中文医学知识的LLaMA微调模型
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### BenTsao (original name: HuaTuo): Tuning LLaMA Model With Chinese Medical Instructions
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[](https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese/blob/main/LICENSE) [](https://www.python.org/downloads/release/python-390/)
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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。
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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)
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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。
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## 更新日志
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**[2023/05/12] 模型由"华驼"更名为"本草"**
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[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。
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[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。
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[2023/03/31] 增加了基于LLaMA和医学知识库进行指令微调的模型发布。
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## A Quick Start
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首先安装依赖包，python环境建议3.9+
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pip install -r requirements.txt
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### 模型下载
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LoRA权重可以通过百度网盘或Hugging Face下载：
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1. 对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
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- 基于医学知识库 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jih-pEr6jzEa6n2u6sUMOg?pwd=jjpf)和[Hugging Face](https://huggingface.co/thinksoso/lora-llama-med)
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- 基于医学文献 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1jADypClR2bLyXItuFfSjPA?pwd=odsk)和[Hugging Face](https://huggingface.co/lovepon/lora-llama-literature)
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2. 对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件
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- 基于医学知识库 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/16oxcjzXnXjDpL8SKihgNxw?pwd=scir)和[Hugging Face](https://huggingface.co/lovepon/lora-alpaca-med)
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- 基于医学知识库和医学文献 [百度网盘](https://pan.baidu.com/s/1HDdK84ASHmzOFlkmypBIJw?pwd=scir)和[Hugging Face](https://huggingface.co/lovepon/lora-alpaca-med-alldata)
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下载LoRA权重并解压，解压后的格式如下：
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#1.对LLaMA进行指令微调的LoRA权重文件
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#基于医学知识库
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lora-llama-med/
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- adapter_config.json # LoRA权重配置文件
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- adapter_model.bin # LoRA权重文件
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#基于医学文献
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lora-llama-med-literature/
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- adapter_config.json # LoRA权重配置文件
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- adapter_model.bin # LoRA权重文件
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#2. 对Alpaca进行指令微调的LoRA权重文件
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#基于医学知识库
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lora-alpaca-med-alpaca/
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- adapter_config.json # LoRA权重配置文件
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- adapter_model.bin # LoRA权重文件
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#基于医学知识库和医学文献
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lora-alpaca-med-alpaca-alldata/
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- adapter_config.json # LoRA权重配置文件
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- adapter_model.bin # LoRA权重文件
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```
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### Infer
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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
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运行infer脚本
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#基于医学知识库
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bash ./scripts/infer.sh
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#基于医学文献
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#单轮
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bash ./scripts/infer-literature-single.sh
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#多轮
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bash ./scripts/infer-literature-multi.sh
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也可参考`./scripts/test.sh`
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### 数据集构建
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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)。
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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:
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{"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"]}
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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。
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指令微调的训练集数据示例如下：
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"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？"
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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。"
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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。
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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。
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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：
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<p align="center" width="100%">
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<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>
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</p>
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### Finetune
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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
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运行finetune脚本
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bash ./scripts/finetune.sh
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## 训练细节
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### 计算资源需求
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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。
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### 实验过程
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超参设置和实验过程可以参考wandb的链接:
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https://wandb.ai/thinksoso/llama_med/runs/a5wgcnzt/overview?workspace=user-thinksoso
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## 模型效果对比
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| 测试输入 | Llama输出 | Alpaca输出 | BenTsao本草输出 |
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|:------------- |:---------------| :-------------|:--------------------------------------------------------|
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|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。** |
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|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。** |
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|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。** |
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## 常见问题
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1. Q: 为什么更名为"本草"？
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A: 为SCIR实验室大语言模型命名一致性，中文医学大模型名称调整为"本草"。
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2. Q: 为什么是"华驼"而不是"华佗"？
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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。
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3. Q: 有使用中医理论或者中医数据吗？
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A: 目前还没有
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4. Q: 模型运行的结果不同、效果有限
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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。
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5. Q: 模型无法运行/推理内容完全无法接受
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A: 请确定已安装requirements中的依赖、配置好cuda环境并添加环境变量、正确输入下载好的模型以及lora的存储位置；推理内容如存在重复生成或部分错误内容属于llama-based模型的偶发现象，与llama模型的中文能力、训练数据规模以及超参设置均有一定的关系，未来我们会不断迭代缓解此问题。如存在严重问题，请将运行的文件名、模型名、lora等配置信息详细描述在issue中，谢谢大家。
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## 项目参与者
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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](http://homepage.hit.edu.cn/stanzhao?lang=zh)副教授，秦兵教授以及刘挺教授。
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## Star History
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[](https://star-history.com/#SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese&Date)
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## 致谢
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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。
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- Facebook LLaMA: https://github.com/facebookresearch/llama
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- Stanford Alpaca: https://github.com/tatsu-lab/stanford_alpaca
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- alpaca-lora by @tloen: https://github.com/tloen/alpaca-lora
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- CMeKG https://github.com/king-yyf/CMeKG_tools
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- 文心一言 https://yiyan.baidu.com/welcome 本项目的logo由文心一言自动生成
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## 免责声明
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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。
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## Citation
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如果你使用了本项目的数据或者代码，请声明引用
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@misc{wang2023huatuo,
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title={HuaTuo: Tuning LLaMA Model with Chinese Medical Knowledge},
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author={Haochun Wang and Chi Liu and Nuwa Xi and Zewen Qiang and Sendong Zhao and Bing Qin and Ting Liu},
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year={2023},
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eprint={2304.06975},
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archivePrefix={arXiv},
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primaryClass={cs.CL}
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