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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。
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。
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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)
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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
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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
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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。
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
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
🔹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
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!
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