Автор: Денис Аветисян
Новая модель искусственного интеллекта, обученная на древних текстах аюрведы, открывает возможности для анализа и понимания традиционных медицинских знаний.
Представлена двуязычная большая языковая модель AyurParam, демонстрирующая передовые результаты на бенчмарке BhashaBench-Ayur и подтверждающая эффективность доменной адаптации для обработки медицинских текстов.
Современные большие языковые модели, демонстрирующие успехи в широком спектре задач, часто оказываются неэффективными при работе со специализированными областями знаний, требующими глубокого культурного и лингвистического понимания. В данной работе представлена модель ‘AyurParam: A State-of-the-Art Bilingual Language Model for Ayurveda’, разработанная для обработки и анализа текстов, связанных с аюрведой, традиционной индийской системой медицины. AyurParam, обученная на тщательно отобранном двуязычном корпусе данных, превосходит существующие открытые модели аналогичного размера на бенчмарке BhashaBench-Ayur. Может ли целенаправленная адаптация языковых моделей и высококачественная подготовка данных стать ключом к созданию надежных и культурно-соответствующих систем искусственного интеллекта в области специализированных медицинских знаний?
Взлом Знаний: Преодолевая Разрыв в Аюрведической Медицине
Аюрведа, как богатая традиционная система знаний, сталкивается с проблемами доступности в современном мире. Фрагментация информации и языковые барьеры затрудняют широкое распространение её принципов и практик. Существующие модели обработки естественного языка (NLP) демонстрируют ограниченную эффективность при работе с нюансированным рассуждением и специализированной терминологией, характерной для аюрведических текстов. Необходима адаптация и разработка специализированных алгоритмов для корректной интерпретации и анализа этих данных. Для раскрытия потенциала Аюрведы для врачей и пациентов требуется создание специализированной системы искусственного интеллекта, способной систематизировать и сделать знания доступными.
AyurParam-2.9B: Фундамент Аюрведического ИИ
Модель AyurParam-2.9B разработана на основе Param-1-2.9B с использованием трансферного обучения, что позволило эффективно адаптировать её к специфике аюрведической тематики и снизить потребность в больших объемах размеченных данных.
Для обеспечения соответствия модели принципам аюрведы был реализован конвейер подготовки данных, включающий таксономию аюрведических доменов, сбор корпуса текстов, обработку оптического распознавания символов (OCR) и генерацию вопросов и ответов. Настройка осуществлялась посредством контролируемого обучения и обучения с подкреплением, что улучшило способность модели понимать и отвечать на сложные аюрведические запросы.
AyurParam-2.9B: Оценка Аюрведического Мышления
Модель AyurParam-2.9B была протестирована с использованием набора данных BhashaBench-Ayur для оценки систем искусственного интеллекта в области Аюрведы. Целью оценки являлось определение способности модели к решению задач, связанных с аюрведической диагностикой и лечением.
AyurParam-2.9B продемонстрировала передовую точность в 41.12% на BhashaBench-Ayur среди моделей с 1.5-3 миллиардами параметров, что сопоставимо с моделями, содержащими 7-27 миллиардов параметров. Модель демонстрирует высокую эффективность в задачах, требующих понимания концепций Samprapti и дисбаланса Dosha. AyurParam-2.9B достигла наивысшей точности в 40.12% в разделе с множественным выбором ответов (MCQ), а также способна к ведению многоходовых диалогов (Multi-Turn Q&A) и генерации развернутых ответов (Open-ended Generation). Производительность модели на языке хинди (38.04% точности) оказалась ниже, чем на английском, что указывает на необходимость дальнейшего улучшения в этой области.
Двуязычная Поддержка и Клиническое Применение
Модель AyurParam-2.9B демонстрирует двуязычную поддержку, обеспечивая доступ к знаниям Аюрведы для широкой аудитории. Модель способна оказывать помощь практикующим врачам в диагностике, планировании лечения и доступе к релевантной информации из аюрведических текстов, включая анализ симптомов, выявление дисбалансов дош и подбор индивидуальных рекомендаций.
Данная технология способствует сохранению и распространению традиционных аюрведических знаний для будущих поколений. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на расширении возможностей модели и интеграции ее в клинические рабочие процессы. Ошибка в системе – это признание её несовершенства, а знание – ключ к взлому её ограничений.
Исследование демонстрирует, что AyurParam, будучи специализированной языковой моделью, превосходит общие модели в понимании нюансов Аюрведы. Это подтверждает идею о том, что для эффективной работы с узкоспециализированными знаниями необходима адаптация и дообучение. Как заметил Анри Пуанкаре: «Чистая математика — это логическое искусство, но не менее важно и искусство выбора наиболее подходящих инструментов для решения поставленной задачи». Подобно тому, как математик выбирает подходящий метод, авторы AyurParam выбрали и адаптировали большие языковые модели для конкретной области знаний, демонстрируя, что даже в традиционной медицине, такой как Аюрведа, можно найти место для инновационных подходов и реверс-инжиниринга существующих систем для достижения лучших результатов. По сути, модель не просто обрабатывает информацию, но и выявляет скрытые закономерности в древних текстах.
Что дальше?
Создание AyurParam, безусловно, демонстрирует способность современных языковых моделей к адаптации к специализированным областям знаний, таким как Аюрведа. Однако, стоит спросить: что произойдёт, если эта адаптация окажется лишь поверхностной имитацией понимания? Модель успешно отвечает на вопросы, но способна ли она к настоящему клиническому рассуждению, учитывая нюансы индивидуальной конституции и динамику заболевания? Эффективность на BhashaBench-Ayur – это лишь первый шаг.
Более того, билингвальность – это не просто добавление ещё одного языка. Что, если различия в концептуализации здоровья и болезни между языками приведут к противоречивым или неточным рекомендациям? Необходимо исследовать, как модель разрешает эти лингвистические и культурные расхождения, и насколько надёжно она транслирует знания между языками. А что, если ключевые концепции Аюрведы просто непереводимы на современный язык науки?
В конечном итоге, задача состоит не в создании идеальной языковой модели, а в понимании пределов её возможностей. Будущие исследования должны сосредоточиться на разработке методов верификации и валидации знаний, извлечённых моделью, а также на интеграции её с другими источниками информации, такими как данные клинических исследований и опыт практикующих врачей. Иначе, мы рискуем создать лишь ещё один инструмент, который, будучи красивым и сложным, не приносит реальной пользы.
Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2511.02374.pdf
Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/
Смотрите также:
- Виртуальная примерка без границ: EVTAR учится у образов
- Искусственный интеллект и рефакторинг кода: что пока умеют AI-агенты?
- Почему ваш Steam — патологический лжец, и как мы научили компьютер читать между строк
- Восполняя пробелы в знаниях: Как языковые модели учатся делать выводы
- Память как основа разума: новый подход к генерации ответов
- Квантовый скачок из Андхра-Прадеш: что это значит?
- Разделяй и властвуй: Новый подход к классификации текстов
- Симметрия в квантовом машинном обучении: поиск оптимального баланса
- LLM: математика — предел возможностей.
- Квантовый прыжок: сможем ли мы наконец разгадать тайну сворачивания белков?
2025-11-05 22:18