Na terça-feira, 23 de julho, a grande modelo de saúde Quark foi bem-sucedido em passar nos exames escritos de 12 disciplinas principais da medicina chinesa, tornando-se o primeiro modelo de grande inteligência artificial a completar esse desafio no país. Atualmente, a capacidade de "médico de nível chefe" está totalmente integrada à busca de inteligência artificial da Quark. Os usuários podem acioná-la ao pesquisar problemas de saúde, selecionando a pesquisa aprofundada.
Isto representa mais um salto na capacidade do modelo de saúde Quark, após passar no exame de título de médico adjunto em maio. Em comparação com modelos especializados e modelos gerais, o modelo de saúde Quark demonstra uma curva de desempenho em que quanto maior a complexidade, maior é a vantagem competitiva, mostrando avanços na tarefa de raciocínio médico complexo.
Isto revela o grande potencial no desenvolvimento de modelos especializados no campo da medicina. O modelo de saúde Quark, baseado no Qwen, percorreu uma rota de engenharia profunda voltada para cenários verticais. "Não estamos treinando a IA para responder perguntas médicas, mas sim para ensiná-la a pensar como um médico", afirmou Xu Jian, responsável pela algoritmo de saúde da Quark.
Uma das principais conquistas do modelo de saúde Quark é a construção da "capacidade de pensamento lento". Essa capacidade combina raciocínio em cadeia e modelagem de caminhos clínicos em múltiplas etapas, permitindo que o modelo deduza respostas finais de forma gradual e aprofundada diante de questões médicas complexas.
O pré-requisito para construir essa capacidade de pensamento lento é possuir dados de treinamento de raciocínio de alta qualidade. Para isso, a Quark criou um sistema de engenharia chamado "dupla linha de produção de dados + duplo mecanismo de recompensa". Por um lado, os dados médicos são divididos em duas categorias: "verificáveis" e "não verificáveis", correspondendo respectivamente às tarefas de diagnóstico e às tarefas de orientação à saúde; por outro lado, introduzimos "modelo de recompensa pelo processo" e "modelo de recompensa pelos resultados", avaliando respectivamente a razoabilidade da cadeia de raciocínio do modelo e a precisão da conclusão final, aumentando significativamente a explicabilidade clínica e a consistência de raciocínio do modelo.
Esse sistema também inclui um processo de aprendizado reforçado em etapas, incluindo a rigorosa validação humana dos dados iniciais, estratégias de seleção múltipla de amostras e treinamento com dificuldade crescente, além de um mecanismo de identificação de trapaças para evitar "apostas de alto valor". Com dados rotulados por médicos reais e um grupo completo de dados "pergunta-pensar-resposta" que impulsionam o aprendizado reforçado, o modelo de saúde Quark não apenas aprendeu conhecimento médico, mas também adquiriu a capacidade de escolha de caminhos, integração de evidências e equilíbrio entre soluções múltiplas no pensamento médico. A base de conhecimento médica autoritária na parte inferior garante que o conteúdo produzido pelo modelo seja profissional e atualizado.
O Dr. Xie Jingsheng, médico-chefe da cirurgia cardíaca do Hospital Anzhen, acredita que a profundidade das respostas da Quark em alguns temas é superior à de médicos profissionais. Esse resultado é resultado da participação profunda de uma equipe de médicos especializados. Atualmente, o modelo de saúde Quark possui uma equipe de mil médicos especializados, entre os quais mais de 400 são especialistas médicos com título de vice-diretor ou superior.