Budoucnost lékařské praxe: AI a velké jazykové modely (díl 6)

Multidisciplinární přístup a RAG: možnosti a omezení

🧠 Multidisciplinární přístup pomocí RAG

Koncept Retrieval-Augmented Generation (RAG) představuje zajímavou možnost integrace poznatků různých lékařských oborů. Tato metoda umožňuje využít znalosti nejen chirurgických oborů (neurochirurgie, všeobecná chirurgie atd.), ale také znalosti interních oborů či dalších odborností, což může vést k poskytování komplexnějších výstupů vycházejících z průniku těchto disciplín. RAG kombinuje schopnosti velkých jazykových modelů se schopností napojit se na externí databáze a poskytovat tak aktuální a široké informace, čímž může lépe podporovat multidisciplinární a holistický přístup v medicíně.

🔎 Omezení integrace s RAG

I když RAG nabízí značný potenciál pro aplikace v medicíně, čelí také inherentním omezením. Zatímco velké jazykové modely (LLM) jsou trénovány na rozsáhlých datových sadách, které jim umožňují pochopit komplexní vztahy a kontexty na základě jejich interních dat, RAG se spoléhá na schopnost efektivně vyhledávat a integrovat relevantní informace z externích zdrojů. Zatímco tento přístup může nabídnout aktuální a specifické informace, jeho účinnost při zachycování kritických "intersekčních informací" z více zdrojů do značné míry závisí na kvalitě vyhledávacího (retrieval) procesu a také na kvalitě a aktuálnosti těchto zdrojů. Novější implementace RAG některé z těchto výzev řeší, technologie však stále naráží na omezení v určitých aspektech (viz díl 5).

🚀 Optimalizace generování textu

Přes výhody větších LLM mají i tyto sofistikované modely svá omezení. Například LLM obvykle spoléhají na strategii "greedy search" ve výchozím nastavení. Tato metoda vybírá v každém kroku token (slovo) s nejvyšší pravděpodobností, což může někdy vést k opakujícím se a suboptimálním sekvencím. Hlavním problémem je, že zatímco greedy přístup maximalizuje okamžitou pravděpodobnost, může přehlédnout lepší větné sekvence, které jsou skryty za nižšími počátečními pravděpodobnostmi.

K řešení tohoto omezení se často využívá strategie "beam search". Beam search zlepšuje greedy přístup tím, že udržuje více hypotéz (tzv. "paprsků") v každém kroku a nakonec vybírá sekvenci s nejvyšší celkovou pravděpodobností. Tato metoda umožňuje paralelní prozkoumávání více možností, což vede k optimálnějšímu řešení vyvážením mezi průzkumem a využitím.

Zatímco strategie jako top-K sampling a úprava temperature zavádějí do procesu generování náhodnost, což může zvýšit kreativitu na základě toho, že činí text méně předvídatelný. Nicméně vyšší úroveň nepředvídatelnosti nemusí být vhodná pro aplikace vyžadující přesnost, jako je medicína. Naopak, beam search jakožto deterministická metoda se zaměřuje na nalezení nejkoherentnější a optimální sekvence, což z ní činí spolehlivější volbu pro úkoly, které vyžadují přesnost a konzistenci. (1)

Další výzvou v multidisciplinárním přístupu je uvažování (reasoning), o tom si povíme více v dalším díle.

Reference: [1]