Создание собственного ИИ является непростой задачей, но осуществимой.
На текущий момент в свободном доступе имеются вполне способные языковые модели, способные выполнять задачи генерации текста.
Некоторые из них:
Mistral 7B / Mixtral 8x7B – мощная языковая модель, сопоставимая с GPT-4.
LLaMA 2 (13B/65B) – модель от Meta, приближенная по качеству к GPT-4.
Falcon 40B – продвинутая языковая модель от TII.
BLOOM (176B) – мощная многоязыковая модель.
Vicuna 13B – дообученная версия LLaMA, близкая к GPT-4.
Alpaca 13B – доработанный LLaMA для диалогов.
WizardCoder 15B – оптимизирован для написания кода.
Deepseek Coder 33B – продвинутая модель для кодирования и генерации текста.
В последующем эти модели можно тренировать для применения в области медицины, имея соответствующие данные для обучения.
Однако самая главная проблема – это не выбор и тренировка модели, а ресурсы.
Любая языковая модель требует мощных серверных вычислительных ресурсов, таких как оперативная память, мощный процессор, видеокарты и хранилище.
Не углубляясь в технические аспекты, приведу пример минимальных требований:
GPU: NVIDIA A100, H100, RTX 3090, 4090, A6000, A40 (минимум RTX 3060 12GB).
RAM: минимум 16GB, рекомендуется 32GB+, для крупных моделей 64GB+.
CPU: AMD EPYC, Intel Xeon Gold/Platinum (минимум 4-8 ядер, 3GHz+).
SSD: NVMe, минимум 100GB, лучше 500GB+.
На данный момент такие ресурсы неподъемны для текущего проекта как в материальном плане, так и с точки зрения спроса.
Область ИИ только начинает активно развиваться. Конечно, сейчас ИИ на слуху у всех, но его реальное применение, особенно в медицине, вызывает множество вопросов.
Тем не менее, важно следовать своим идеям, и поэтому начато создание Mimeda AI.
Мы начали с малого – со сбора базы информации, включая клинические рекомендации, медицинские книги, истории болезней и, конечно, дискуссии врачей на платформе.
Почему дискуссии так важны?
Как уже упоминалось в одном из предыдущих постов, мало просто обладать информацией – необходимо логически связывать факты, формировать цепочку рассуждений и делать обоснованные выводы.
Проводя дискуссии на платформе, мы можем научить ИИ врачебной логике – то есть как именно мыслит специалист, к каким заключениям он приходит и почему.
На данный момент временные рамки проекта не определены, поэтому следить за развитием Mimeda AI можно по указанной ссылке: -.
Спасибо за внимание!