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随着医疗信息化的普及，医疗数据从规模到质量都实现了不同程度的提升。进入大模型时代以来，面向精准医疗、诊断辅助、医患交互等不同场景的各类大模型层出不穷。

但值得注意的是，正如通用模型所面临的多语言能力滞后问题一样，医疗大模型大多依赖于英语的基座模型，同时也受限于多语言医疗专业数据的匮乏、分散，导致模型在处理非英语任务时的表现欠佳。 即便是医疗相关的开源文本数据，也主要以高资源语种为主，所支持的语种十分有限。

从模型训练的角度来看，多语言医疗模型能够更加全面地利用全球的数据资源，甚至是扩展到多模态训练数据，从而提升模型对其他模态信息的表征质量。从应用的层面来讲，多语言医疗模型能够帮助缓解医患之间的语言沟通障碍，在医患交互、远程诊断等多场景下，提升诊疗的准确性。

尽管目前的闭源模型展现出了很强的多语言性能，但当下开源领域仍存在多语言医疗模型匮乏的问题，上海交通大学王延峰教授与谢伟迪教授团队创建了一个包含 255 亿 tokens 的多语言医疗语料库 MMedC，开发了一个覆盖 6 种语言的多语言医疗问答评测标准 MMedBench，同时还构建了一个 8B 的基座模型 MMed-Llama 3，在多项基准测试中超越了现有的开源模型，更加适配医疗应用场景。

相关研究成果以「Towards building multilingual language model for medicine」为题，发表于 Nature Communications。

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研究亮点：

MMedC 是首个专门针对多语言医学领域构建的语料库，同时也是迄今为止最广泛的多语言医学语料库
在 MMedC 上的自回归训练有助于提升模型性能，在全面微调评估下，MMed-Llama 3 的性能为 67.75，而 Llama 3 为 62.79
MMed-Llama 3 在英文基准测试中表现出了最先进的性能，显著超过了 GPT-3.5

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论文地址：
https://www.nature.com/articles/s41467-024-52417-z

项目地址：
https://github.com/MAGIC-AI4Med/MMedLM

多语言医学语料库 MMedC：255 亿 tokens，覆盖 6 种主要语言

研究人员创建的多语言医学语料库 MMedC (Multilingual Medical Corpus)，覆盖了英语、中文、日语、法语、俄语和西班牙语这 6 类语种， 其中英语所占比例最大，为 42%，中文占比约为 19%，而俄语所占比例最小，仅为 7%。

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MMedC 包含 255 亿 tokens，从 4 个数据源收集

具体而言，研究人员从 4 个不同的来源收集了 255 亿与医学相关的 tokens。

首先，研究人员设计了一个自动管道，从广泛的多语言语料库中过滤医学相关内容；其次，团队收集了大量不同语言的医学教科书，并通过光学字符识别 (OCR)、启发式数据过滤 (heuristic data filtering) 等方法将其转换为文本；第三，为了保证医学知识的广泛性，研究人员搜集了多个国家开源医学网站上的文本，以权威和全面的医学信息丰富语料库；最后，研究人员整合了现有的小型医学语料库，进一步增强了 MMedC 的广度和深度。

研究人员表示，MMedC 是首个专门针对多语言医学领域构建的预训练语料库，同时也是迄今为止最广泛的多语言医学语料库。

MMedC 一键下载地址：
https://go.hyper.ai/EArvA

多语言医学问答基准 MMedBench：包含超 5 万对医学多项选择问答

为了更好地评估多语言医学模型的性能，研究人员进一步提出了多语言医学问答基准 MMedBench (multilingual medical Question and Answering Benchmark)， 汇总了 MMedC 所覆盖的 6 种语言现有的医学多项选择问答题，并利用 GPT-4 为 QA 数据增加了归因分析的部分。

最终，MMedBench 包含 53,566 对 QA，跨越了 21 个医学领域， 例如内科、生物化学、药理学和精神病学等。研究人员将其划分为 45,048 对训练样本和 8,518 对测试样本。同时，为了进一步检验模型的推理能力，研究人员选择了一个由 1,136 对 QA 组成的子集，每对都附带经过人工验证的推理语句，作为更专业的推理评估基准。

MMedBench 一键下载地址：
https://go.hyper.ai/D7YAo

值得注意的是，答案中包含的推理部分平均由 200 个 tokens 组成，这一较大的标记数量一方面有助于训练语言模型，使其接触到了较长的推理过程；另一方面能够评估模型生成和理解冗长、复杂推理的能力。

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MMedBench 训练集与测试集的基础数值统计信息

多语言医学大模型 MMed-Llama 3：小而美，超越 Llama 3、接近 GPT-4

研究人员基于 MMedC 进一步训练了锚定医学领域知识的多语言模型，分别是 MMedLM（基于 InternLM）、MMedLM 2（基于 InternLM 2）和 MMed-Llama 3（基于 Llama 3）。随后，研究人员在 MMedBench 基准上对模型性能进行了评估。

首先，在多语言多选题与回答任务中，面向医疗领域的大模型往往在英语中表现出较高准确率，但在其他语种下却存在性能下降，这一现象在 MMedC 上的自回归训练后所有改善。例如，在全面微调评估下，MMed-Llama 3 的性能为 67.75，而 Llama 3 为 62.79。

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在全面微调评估下，在 MMedBench 上进行的多项选择准确性评估

类似的观察结果也适用于 PEFT（参数高效微调）设置，即 LLMs 后期表现更好，而在 MMedC 上的训练会带来显著的增益。因此，MMed-Llama 3 是极具竞争力的开源模型，其 8B 参数接近 GPT-4 的 74.27 精确度。

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Zero-shot 评估下，GPT-4 的多项选择准确性平均值为 74.27

此外，该研究还组建了一个五人评审组，进一步对模型生成的答案解释进行了人工评估，评审组的成员来自上海交通大学及北京协和医学院。

值得注意的是，MMed-Llama 3 在人工评估和 GPT-4 评估中均获得了最高分， 尤其是在 GPT-4 评级中的表现，更是明显优于其他模型，比排名第二的模型 InternLM 2 高出 0.89 分。

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分数条代表不同指标下的排名分数
橘色为人工评估得分，粉色为 GPT-4 评分

为了在英语基准测试上与现有的大型语言模型进行公平比较，研究人员还对 MMed-Llama 3 进行英文指令微调，并在 4 个常用的医疗多项选择问答基准上进行了评估测试，分别是 MedQA、MedMCQA、PubMedQA 和 MMLU-Medical。

结果显示，MMed-Llama 3 在英文基准测试中表现出了最先进的性能，在 MedQA、MedMCQA 和 PubMedQA 上分别获得了 4.5%、4.3% 和 2.2% 的性能增益。同样，在 MMLU 上，其甚至远远超过了 GPT-3.5，具体数据如下图所示。

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模型在英语基准测试上的评估

一键部署 MMed-Llama 3：突破语言障碍，准确回答常识性医疗问题

如今，大模型已经在医疗影像分析、个性化治疗、患者服务等多个细分场景中实现了成熟应用。聚焦患者的使用场景，面对挂号难、诊断周期长等实际问题，加之医疗模型的准确率持续提升，越来越多的患者会在身体出现轻微不适时，寻求「大模型医生」的帮助，只需要清晰、明确地输入症状，模型便能够提供相应的就医指导。而王延峰教授与谢伟迪教授团队所提出的 MMed-Llama 3 更是通过海量、优质的医疗语料库，进一步丰富了模型的医疗知识，同时还突破了语言障碍，支持多语言问答。

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一键部署 MMed-Llama-3-8B：

https://hyper.ai/tutorials/35167

Demo 运行

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