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license: apache-2.0 |
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# ChatGLM-Med: 基于中文医学知识的ChatGLM模型微调 |
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[](https://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM/blob/main/LICENSE) |
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[](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ChatGLM-6B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ChatGLM-6B进行了指令微调，提高了ChatGLM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LLaMA模型: [华驼](https://github.com/SCIR-HI/Huatuo-Llama-Med-Chinese) |
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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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训练好的模型参数可以通过如下方式下载： |
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| 模型名称 | 大小 | 模型下载地址 | |
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| :----------------- | :------: |:----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------:| |
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| ChatGLM-6B-Med | 约13.4GB | [[百度网盘]](https://pan.baidu.com/s/1Sfi1bRwV741GIChIEOUW0A?pwd=i73e)<br>[[GoogleDrive]](https://drive.google.com/drive/folders/1ZQSN56DloRGQ-Qj7IwzY4jV3ZHKMe9Bc) | |
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## 交互式测试 |
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在安装好环境后，即可进行交互式测试： |
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python infer.py |
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``` |
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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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``` |
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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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``` |
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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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``` |
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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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## Instruct-tuning 指令微调 |
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### 下载ChatGLM-6B原始参数 |
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请参照[https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B)，并将下载的模型放入`model`目录下。 |
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### 指令微调 |
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sh script/sft_medchat.sh |
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请根据实际情况调整batch size等超参，默认为我们使用的参数。 |
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### 新数据指令微调 |
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如果想用自己的数据集继续指令微调/指令精调（Instruct-tuning）ChatGLM，可以构建与`data`目录中训练集类似的文件格式进行。或参照[ChatGLM-Instruct-Tuning](https://github.com/thinksoso/ChatGLM-Instruct-Tuning/issues)仓库。 |
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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，根据经验，训练显存建议选择32G及以上。 |
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## 模型效果对比 |
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| 测试输入 | ChatGLM-6B输出 | ChatGLM-6B-Med输出 | |
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| 谷氨酰转肽酶水平会因吸毒或饮酒而升高吗? | 吸毒和饮酒都会对身体的健康产生负面影响,包括对肝脏和心脏的影响。<br>饮酒可能导致肝脏损伤和心脏疾病,因为酒精会破坏肝脏和心脏的功能。长期饮酒还可能导致脂肪肝、肝硬化、心脏病等健康问题。<br>吸毒会对肝脏和心脏产生严重的损伤,导致肝脏纤维化、肝硬化、心脏血管疾病等。吸毒还可能导致精神障碍、社会退缩、暴力和犯罪等问题。<br>因此,无论是饮酒还是吸毒,都会对健康产生负面影响,应该避免过度使用。 | 谷氨酰转肽酶升高的原因有很多,包括感染、消化性溃疡、感染、药物副作用等,而吸毒或饮酒等不良行为可能会导致谷氨酰转肽酶的升高。 | |
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| 小李最近出现了心动过速的症状，伴有轻度胸痛。体检发现P-R间期延长，伴有T波低平和ST段异常 | 非常抱歉,我不理解您的问题。请提供更多背景信息或上下文,以便我更好地回答您的问题。谢谢! | 小李出现了心动过速的症状,并且伴有胸痛,需要考虑是否有心肌病、冠状动脉粥样硬化等心血管疾病,建议进行心电图检查、血液检查、心脏超声检查等 | |
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| ...... | ...... |......| |
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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) 、[刘驰](https://github.com/thinksoso)完成，指导教师为赵森栋副教授，秦兵教授以及刘挺教授。 |
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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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- ChatGLM: [https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B](https://github.com/THUDM/ChatGLM-6B) |
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- ChatGLM-Instruct-Tuning: [https://github.com/thinksoso/ChatGLM-Instruct-Tuning/issues](https://github.com/thinksoso/ChatGLM-Instruct-Tuning/issues) |
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- CMeKG: [https://github.com/king-yyf/CMeKG_tools](https://github.com/king-yyf/CMeKG_tools) |
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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{ChatGLM-Med, |
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author={Haochun Wang, Chi Liu, Sendong Zhao, Bing Qin, Ting Liu}, |
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title = {ChatGLM-Med: 基于中文医学知识的ChatGLM模型微调}, |
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year = {2023}, |
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publisher = {GitHub}, |
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journal = {GitHub repository}, |
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howpublished = {\url{https://github.com/SCIR-HI/Med-ChatGLM}}, |
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} |
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``` |
