Model Card for xm-moe-medical

Model Details

Model Description

xm-moe-medical 是基于微软开源模型 Phi-3.5-MoE-instruct 微调的中文医学领域大模型，采用 Mixture of Experts（MoE）架构进行优化，以实现更高效的参数利用率和推理性能。该模型在医学问答、疾病诊断、药物推荐、临床辅助决策等任务上表现出色。通过 PEFT（参数高效微调）进行领域自适应训练，使其在医学领域数据上具备更强的推理和理解能力。

• 开发团队: XMindAI
• 资助方: XMindAI 内部研发
• 模型类型: 微调版 MoE 模型
• 语言: 中文（医学领域）
• 许可证: Apache 2.0
• 微调自: microsoft/Phi-3.5-MoE-instruct

什么是 MoE（Mixture of Experts）？

MoE（专家混合）是一种动态路由机制，通过在推理过程中仅激活部分专家子模型，从而显著提升计算效率和模型容量。与传统全参数模型不同，MoE 模型在推理时仅使用模型参数的一小部分，有以下优势：

• 计算效率更高：通过仅激活少量专家参数，MoE 在计算资源消耗上更具优势，同时保持了模型的高表达能力。
• 可扩展性强：MoE 模型能够轻松扩展更多专家，提升模型容量，同时保持推理效率。
• 更好的泛化能力：通过专家专注于特定子任务或领域，MoE 能在多任务场景下实现更好的泛化性能。

在 Phi-3.5-MoE-instruct 中，模型采用了 8 专家架构，每次推理只激活 2 位专家，从而在保持计算效率的同时大幅度提升了模型的表现力和推理性能。
👉 了解更多关于 MoE

模型来源

• 模型仓库: xm-moe-medical
• 基模型: Phi-3.5-MoE-instruct

用途

直接使用

• 医学问答与对话：支持医学咨询、诊断建议、药物使用指导等任务。
• 临床辅助决策：提供疾病相关信息、检查建议和治疗方案。
• 健康科普与教育：生成医学知识相关的文章或回答健康问题。

下游应用

• 医疗文本摘要、分类与信息提取
• 面向患者或医护人员的医学聊天助手
• 药物推荐与交互作用检测

不适合的应用场景

• 非医学领域的泛化任务
• 高风险临床决策（如诊断或处方）——需由专业医师审核
• 使用医学数据进行偏见或歧视性生成

偏见、风险和局限性

已知局限性

• 医学专业性限制：模型在复杂医学推理任务上的表现仍受限于训练数据质量，可能存在错误或不完整的信息。
• 模型幻觉：可能生成不准确或不存在的医学信息。
• 时效性问题：模型可能无法反映最新的医学研究和指南。

推荐措施

• 将模型输出视为辅助参考，而非医疗建议。
• 在临床决策中使用时，需由医学专家进行审核。
• 避免将模型应用于高风险医疗决策场景。

使用示例

使用该模型进行医学问答：

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

model_name = "xmindai/xm-moe-medical"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, device_map="auto")

# 医学问答示例
question = "患者出现持续性高烧，伴有寒战和盗汗，可能是什么疾病？"
inputs = tokenizer(question, return_tensors="pt").to("cuda")

output = model.generate(**inputs, max_length=512, do_sample=True, top_p=0.9, temperature=0.7)
print(tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True))

训练详情

训练数据

FreedomIntelligence/Medical-R1-Distill-Data-Chinese · Datasets at Hugging Face

训练过程

数据预处理

• 数据清洗：去除非医学相关数据、异常字符及无效样本。
• 数据增强：引入少样本数据增强（Few-shot）策略。
• 标注与对齐：进行医学专业领域的标注与对齐。

超参数

• 训练精度: bf16 mixed precision
• 批次大小: 32
• 学习率: 2e-5
• 微调方式: LoRA + MoE
• 训练时长: 约 40 小时
• 硬件配置: H100 80GB

结果摘要

• 在医学问答任务上表现优异，能够生成准确、相关性强的答案。
• 在临床辅助决策上具有较高的正确率，能够给出合理的检查和治疗建议。
• 药物推荐任务表现良好，但在药物交互检测中存在少量漏检。

环境影响

• 硬件类型: H100 v5 80GB
• 训练时间: 约 40 小时
• 云服务提供商: Azure
• 碳排放量: 约 60 kgCO2eq（基于估算）

技术规格

模型架构与目标

• MoE（专家混合）架构，启用专家参数选择机制以提高推理效率。
• 支持医学领域的多轮对话与推理能力。

基础设施

硬件

• Standard NC80adis H100 v5 (80 vcpu，640 GiB 内存)
• GPU: H100 v5
• 内存: 640GB

软件

• 框架: 🤗 Transformers, PEFT, PyTorch, unsloth
• PEFT 版本: 0.14.0
• Python 版本: 3.10

模型卡作者

• XMind 开发团队