Materiał powstał we współpracy z firmą Meta
Sztuczna inteligencja (AI) w modelu typu open source może być wykorzystana w biznesie, edukacji i nauce. Jednym z dostępnych narzędzi otwartoźródłowych, które sprawdzają się w tych zastosowaniach, jest Llama. Została ona opracowana przez firmę Meta, należącą do wielkiej piątki globalnych przedsiębiorstw informatycznych.
Llama może stanowić wsparcie profesjonalistów nawet w tak skomplikowanych dziedzinach jak medycyna. Sztuczna inteligencja oparta na Llamie może pomóc w tworzeniu narzędzi zarówno dla przyszłych lekarzy, jak i doświadczonych profesjonalistów medycznych. Jak zastosowanie open source w medycynie wygląda w praktyce?
Siła open source
W modelu open source deweloperzy, start-upy, uniwersytety i badacze zyskują dostęp do zaawansowanych i często niedostępnych wcześniej dla nich narzędzi, które pomagają tworzyć rozwiązania pozytywnie wpływające na społeczeństwo i biznes. Napędza to rodzime innowacje i pomaga budować konkurencyjność na skalę globalną.
Tę tezę potwierdza praktyka. Jedną z organizacji, która korzysta z AI w modelu open source w swoich badaniach naukowych i działaniach, jest Centrum Sztucznej Inteligencji (CSI) Uniwersytetu im. Adama Mickiewicza w Poznaniu.
– Stworzyliśmy wiele narzędzi, które zostały dostarczone do firm wykorzystujących generatywną sztuczną inteligencję. Opierają się one również na modelach otwartoźródłowych, które na co dzień wspierają pracowników w wykonywaniu ich zadań w przedsiębiorstwach – mówi Piotr Jabłoński, specjalista ds. transferu technologii w CSI.
Piotr Jabłoński specjalista ds. transferu technologii, CSI
– Weryfikujemy bardzo wiele modeli na podstawie naszych własnych zbiorów danych i benchmarków, tak aby sprawdzić i potwierdzić skuteczność ich działania. Wiele z tych benchmarków wykazuje bardzo wysoką skuteczność modeli otwartoźródłowych, które pozwalają te badania powielić, porównać w realny sposób z innymi rozwiązaniami z rodziny open source – dodaje.
CSI powstało 1 stycznia 2022 r. Zrzesza naukowców z różnych wydziałów UAM, umożliwiając badania multidyscyplinarne i zapewniając efekt synergii wielu dyscyplin naukowych. CSI współpracuje m.in. z podmiotami gospodarczymi, realizując wspólne projekty badawczo-rozwojowe z firmami i innymi jednostkami badawczo-rozwojowymi. Jego celem jest prowadzenie badań z dziedziny sztucznej inteligencji na światowym poziomie i wdrażanie ich w gospodarce w celu podnoszenia jakości życia.
Wśród obszarów zainteresowania CSI jest m.in. wsparcie profesjonalnych medyków w ich pracy. – Wspólnie z kolegami pracujemy nad rozwiązaniami wykorzystującymi modele LLM (ang. Large Language Models, duże modele językowe – red.), w tym modele typu open source. Sprawdziliśmy na przykład, jak dobrze te modele radzą sobie z polskim językiem medycznym. Jest bowiem dużo badań, które dowodzą, że LLM-y świetnie radzą sobie w języku angielskim, ale brakuje dużych badań dla języka polskiego – tłumaczy dr Jakub Pokrywka, specjalista uczenia maszynowego w CSI.
– Dlatego na potrzeby naszych badań pobraliśmy bazy egzaminów medycznych – były to testy medyczne LEK, lekarsko-dentystyczne LDEK oraz specjalistyczne. Są to testy, które muszą zdawać wszyscy lekarze w Polsce. Nasze badania pokazały, że te modele bardzo dobrze działają na języku polskim. Najlepiej ze wszystkich modeli open source radził sobie model Llama – na poziomie, który pozwalałby na zdanie takiego testu przez człowieka – dodaje naukowiec.
Dobre wyniki prac z wykorzystaniem Llamy to nie przypadek. Od wielu lat Meta jest pionierem w zakresie innowacji typu open source. Od czasu wydania oryginalnej rodziny modeli Llama na początku 2023 r. firma notuje aż milion pobrań dziennie. To pokazuje skalę zainteresowania ze strony użytkowników modelami open source. Dlaczego tak się dzieje?
– Sztuczna inteligencja dzieli się na dwa rodzaje rozwiązań: open source i closed source. W rozwiązaniach otwartoźródłowych zarówno badacze, jak i użytkownicy, w tym przedsiębiorcy, mają dostęp do całego kodu, a często również danych, na których było trenowane określone narzędzie. Open source pozwala uruchamiać te rozwiązania na własnej infrastrukturze, tak aby przetwarzanie i przesyłanie danych odbywało się w bezpiecznych warunkach, w kontrolowanej przez użytkownika infrastrukturze. Ogromną zaletą modeli open source jest fakt, że konkretnie wiemy, z jakiego rozwiązania korzystamy, wiedzą to również przedsiębiorcy, którzy mogą wykorzystać te narzędzia do swoich celów – wyjaśnia Piotr Jabłoński.
AI wzmacnia branżę medyczną
Badania i wdrożenia CSI pokazują w praktyce, że sztuczna inteligencja może wspierać lekarzy i studentów medycyny, przyspieszając procedury oraz ułatwiając dostęp do wiedzy.
– Jednym z przykładów zastosowań modeli LLM, w tym modeli open source, jest platforma MedicoPZWL, którą tworzyliśmy we współpracy z wydawnictwem PWN. Wspólnie stworzyliśmy chatbota, który rozmawia z lekarzem i udziela odpowiedzi dotyczących na przykład diagnostyki czy pogłębienia wiedzy na podstawie zweryfikowanych źródeł medycznych. Stworzyliśmy również szereg materiałów edukacyjnych, które przygotowują profesjonalistę medycznego do egzaminów medycznych – opowiada Jakub Pokrywka.
– Te rozwiązania pozwalają lekarzom łatwiej docierać do wiedzy zawartej w książkach, artykułach naukowych i innych źródłach wiedzy. Projekt MedicoPZWL już dziś wspiera lekarzy i inne zawody medyczne, w tym także asystentów medycznych – dodaje Piotr Jabłoński.
Już tylko te przykłady pokazują, że bez otwartego oprogramowania lekarze i naukowcy mieliby znacznie bardziej utrudniony dostęp do szerokiej wiedzy, a postępy w badaniach naukowych i medycynie byłyby znacznie trudniejsze.
Materiał powstał we współpracy z firmą Meta
