医療特化LLMの選定方法

医療分野においてLLMを活用する際、適切なモデル選定とファインチューニングの戦略が成功の鍵を握ります。ここでは、商用利用可能なLLMの選定、ベンチマーク評価、ファインチューニングのタイミング、実装コードを詳しく解説します。

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1. 医療向けLLMを選定する際の基準

医療分野でのLLM選定には、以下のポイントを考慮する必要があります。

1. ライセンス

   • 商用利用可能なものを選ぶ（Apache 2.0ライセンスが理想）
   • 例: Mistral 7B, Mixtral 8x7B, Falcon 40B, Qwen 7B, Llama 2 (13B, 70B)

2. 精度

   • 医療専門用語や臨床データに適応できるか？
   • 事前学習データに医療データが含まれているか？
   • 例: Llama 2 (70B), Mixtral 8x7B

3. モデルサイズと推論コスト

   • GPUのリソースに収まるか？
   • 高精度を求めるなら Llama 2 (70B) or Falcon 40B
   • 軽量かつ高性能なら Mixtral 8x7B or Mistral 7B

4. ファインチューニングの必要性

   • そのままで医療分野の質問に対応できるか？
   • カスタム医療データを適用したい場合は、LoRAによる軽量ファインチューニングが必要。

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2. モデル選定の流れ

ステップ1: まずはゼロショット（事前学習済みモデル）で評価

まず、ファインチューニングをせずに、事前学習済みのモデルで精度を評価します。

from transformers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer
import torch

# 商用利用可能な医療向け候補モデル
models = {
    "Mistral 7B": "mistralai/Mistral-7B",
    "Mixtral 8x7B": "mistralai/Mixtral-8x7B",
    "Llama 2 (13B)": "meta-llama/Llama-2-13b-chat-hf",
    "Falcon 40B": "tiiuae/falcon-40b",
    "Qwen 7B": "Qwen/Qwen-7B"
}

# 評価するプロンプト（医療用語を含む）
prompt = "What are the common treatments for hypertension?"

# モデルのレスポンスを評価
for model_name, model_path in models.items():
    print(f"Evaluating {model_name}...")

    tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_path)
    model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

    inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda")
    output = model.generate(**inputs, max_length=150)
    
    print(f"{model_name} Response: {tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)}\n")

評価ポイント

• 専門用語が正しく使われているか
• 情報の正確性
• 不要なハルシネーション（幻覚）が発生していないか

🔍 この時点で、特定のモデルが医療タスクに向いているか判断する！

• 精度が高いモデルを選び、そのまま使う or 軽量化（量子化）してデプロイ
• 精度が低い場合 → 医療データでファインチューニング

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3. ファインチューニングのタイミング

🔹ケース1: 事前学習済みモデルが十分に医療タスクに対応できる場合

→ ファインチューニング不要、量子化してデプロイ

llama.cpp -m mistral-7b-q4.gguf -p "What are the symptoms of diabetes?"

• Llama.cpp で 4bit量子化 して推論高速化
• 追加学習なしでそのまま運用

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🔹ケース2: 一部の専門用語や診療ガイドラインに適応する必要がある場合

→ LoRA（Low-Rank Adaptation）による軽量ファインチューニング

• カスタム医療データを追加
• 計算コストを抑えつつ、特定分野に特化

LoRAによる医療データのファインチューニング

from peft import LoraConfig, get_peft_model
from transformers import AutoModelForCausalLM, TrainingArguments, Trainer

model_name = "mistralai/Mistral-7B"
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name)
model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=torch.float16, device_map="auto")

# LoRAの設定
lora_config = LoraConfig(
    r=16, lora_alpha=32, lora_dropout=0.1, bias="none", target_modules=["q_proj", "v_proj"]
)
model = get_peft_model(model, lora_config)

# ファインチューニング用の医療データ（例）
train_data = [
    {"input": "What are the common treatments for diabetes?", "output": "Metformin, insulin, dietary changes..."},
    {"input": "What is the recommended dosage for amoxicillin?", "output": "500mg every 8 hours for adults..."},
]

# データをトークナイズ
train_texts = [tokenizer(d["input"], truncation=True, padding="max_length") for d in train_data]
train_labels = [tokenizer(d["output"], truncation=True, padding="max_length") for d in train_data]

# トレーニング設定
training_args = TrainingArguments(
    output_dir="./results",
    per_device_train_batch_size=2,
    num_train_epochs=3,
    save_steps=10,
    save_total_limit=2
)

trainer = Trainer(
    model=model,
    args=training_args,
    train_dataset=train_texts
)

trainer.train()

• LoRAを適用し、特定の医療用語や診療ガイドラインに特化
• 数時間の学習でモデルを医療用途に適応
• ファインチューニング後は量子化してデプロイ

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4. まとめ

✅ まずはゼロショットで評価し、既存モデルがどこまで対応できるか確認
✅ 精度が足りない場合は、LoRAで軽量ファインチューニングを実施
✅ 最終的に量子化してデプロイし、医療向けシステムに組み込む

💡 推奨モデル

• 軽量＆速い → Mistral 7B
• 高精度＆拡張性 → Llama 2 (13B/70B)
• 専門用語＆特化型 → ファインチューニングしたLlama 2 or Mixtral 8x7B

🎯 まずは試して、最適な選択肢を見極めるのが重要！