人手一個(gè)AI健康助手!大模型時(shí)代的搜索引擎「蛻變」
(頭圖由AI工具生成)
智東西(公眾號(hào):zhidxcom)
作者 | 三北
編輯 | 漠影
智東西12月27日?qǐng)?bào)道,今年9月,國(guó)外一名身患怪病的男孩三年求醫(yī)17名醫(yī)生無果,卻因被ChatGPT正確診出“脊髓栓系綜合征”而成功獲救。這讓人們第一次直觀感受到大模型在健康信息服務(wù)領(lǐng)域的巨大潛力。
現(xiàn)在,這種潛力正在被科技公司們轉(zhuǎn)化為端到端的閉環(huán)產(chǎn)品。一些科技公司面向醫(yī)療機(jī)構(gòu)客戶開放了大模型服務(wù),也有團(tuán)隊(duì)開源了醫(yī)療大模型群,但要說廣大用戶最直接可感的,還是智能搜索引擎夸克App近期悄然上線了一款“夸克健康助手”。
日前,夸克進(jìn)行了健康搜索的全面升級(jí),用戶在部分搜索結(jié)果中會(huì)得到由“夸克健康助手”提供的AIGC內(nèi)容。據(jù)悉,在夸克搜索健康信息的正確率超過90%,處在行業(yè)第一梯隊(duì)。

▲在夸克App調(diào)用夸克AI健康助手
首次體驗(yàn)后,用戶便可將夸克健康助手添加到App首頁(yè),以便隨時(shí)調(diào)用。

▲將夸克AI健康助手添加到夸克App首頁(yè)
據(jù)夸克相關(guān)負(fù)責(zé)人稱,夸克自研大模型已經(jīng)憑486分的高分通過了臨床執(zhí)業(yè)醫(yī)師資格考試,同時(shí)在健康內(nèi)容上的幻覺率已經(jīng)降低至5%以內(nèi),達(dá)到遠(yuǎn)優(yōu)于同行的水平。
自年初ChatGPT爆火以來,微軟、谷歌等科技巨頭紛紛推了出AI版搜索引擎,但面對(duì)專業(yè)知識(shí)要求更高的健康信息服務(wù)領(lǐng)域,各路玩家或保持觀望或小范圍試水。作為2018年就明確了智能搜索引擎定位的新銳選手,夸克率先在健康領(lǐng)域邁出了革新搜索的第一步。
夸克自研大模型在搜索的實(shí)際落地效果如何?背后有什么樣的技術(shù)挑戰(zhàn)和行業(yè)真相?通過深扒夸克健康大模型應(yīng)用,本文對(duì)此進(jìn)行了深入探討。
一、實(shí)測(cè)AI健康助手:簡(jiǎn)單對(duì)話,多維診斷
打開夸克App,雖然首頁(yè)沒有發(fā)生明顯變化,但搜索結(jié)果呈現(xiàn)已經(jīng)被夸克大模型悄然改變。
如下圖所示,當(dāng)智東西輸入“咳嗽檢查”這一問題,搜索結(jié)果中出現(xiàn)了AIGC內(nèi)容和夸克健康助手的入口。用戶可以先簡(jiǎn)單的了解病癥信息,然后在根據(jù)自己的身體情況進(jìn)行選擇和對(duì)話。

點(diǎn)擊進(jìn)入夸克健康助手,頁(yè)面變成一個(gè)對(duì)話框形式。當(dāng)智東西換一個(gè)問題:“經(jīng)??谇粷兪鞘裁丛颉?,夸克健康助手從非病理因素和病理因素給出了問題的答復(fù)?;蛟S是考慮到回答較含糊,夸克健康助手進(jìn)一步給出了一個(gè)卡片選項(xiàng),使我可以補(bǔ)充癥狀,從而獲取更精準(zhǔn)的答案。

在我提供了補(bǔ)充癥狀之后,夸克健康助手果然給出了更聚焦的治療建議,并給出主要原因分析、科室就醫(yī)建議、如何進(jìn)一步確診等一系列問題的答案。

當(dāng)智東西問到“家里老人剛做完宮頸手術(shù),有什么吃食建議?”時(shí),夸克健康助手給出了針對(duì)性的飲食建議。當(dāng)涉及偏門的問題,比如“有人說魚是發(fā)物,也是可以吃的嗎?”,夸克健康助手也能根據(jù)跨中西醫(yī)的知識(shí),給出明確的分析判斷:“可以適量食用”。

夸克健康助手的一大特點(diǎn)是病情病例描述具體,而不是泛泛而談,因此具有更強(qiáng)的參考性。
比如當(dāng)智東西問到“我胳膊肘處有小塊紅色點(diǎn)群狀胎記,不太光滑,有一些充血,可能是什么疾?。俊?,夸克健康助手立馬給出了血管瘤、鮮紅斑痣、草莓狀毛細(xì)血管瘤等幾種可能。
通過“質(zhì)軟可被壓縮、“菜花狀”等描述,加上超鏈接中的圖片,血管瘤的可能性看起來更大。通過夸克健康助手,我進(jìn)一步了解到這是一種大概率不會(huì)給身體帶來危險(xiǎn)的良性腫瘤。實(shí)際上,這是我家人的真實(shí)病例,夸克給出的判斷與此前在醫(yī)院檢查所得的結(jié)果一致。

再來看看智能篩查功能,比如智東西在搜索引擎中輸入“55歲男士經(jīng)常胳膊麻是怎么回事”,智能篩查卡片彈出并給出了持續(xù)時(shí)長(zhǎng)、發(fā)病部位、行為誘因等多個(gè)選項(xiàng)。
當(dāng)選擇持續(xù)數(shù)月、單側(cè)選項(xiàng)之后,夸克則提示我這可能與頸椎病、腦出血、腦血管病有關(guān)。點(diǎn)擊可能的病狀,如點(diǎn)擊腦出血板塊進(jìn)入解答鏈接,只見有首都醫(yī)科大學(xué)的主任醫(yī)師來為我解答背后的原因。
實(shí)際上,這一病例的患者確實(shí)在出現(xiàn)手麻癥狀之后的幾個(gè)月后突然腦出血,可見這個(gè)智能篩查的功能還是比較具有參考性的。

經(jīng)過試用智東西發(fā)現(xiàn),夸克健康助手在健康問題咨詢上基本上沒出現(xiàn)答非所問、胡編亂造、上下文不流暢的情形,甚至還比較準(zhǔn)確地給出了初診結(jié)果。雖然這種建議不能替代醫(yī)療診斷,但有助于幫患者在就醫(yī)前進(jìn)行初步自查。
必須承認(rèn),夸克健康助手在一些問題回答上偏保守,比如在多則建議后都指出“以上建議僅供參考”,但它作為一款輔助性的健康助手,已經(jīng)比傳統(tǒng)搜索引擎好用了不少。
二、大模型進(jìn)入專業(yè)領(lǐng)域,安全準(zhǔn)確是第一道關(guān)口
體驗(yàn)完產(chǎn)品應(yīng)用,我們將目光轉(zhuǎn)向產(chǎn)業(yè)和技術(shù)。
從通用搜索到健康等專業(yè)搜索領(lǐng)域,大模型正在徹底改變搜索引擎的玩法,背后的關(guān)鍵因素是知識(shí)準(zhǔn)確度的提升。
回顧年初ChatGPT爆火全球以來,先是微軟率先將ChatGPT接入了Bing搜索,而后谷歌以及國(guó)內(nèi)的百度、夸克等紛紛將搜索引擎接入大模型,短視頻平臺(tái)抖音近期也傳出正在內(nèi)測(cè)AI視頻搜索……互聯(lián)網(wǎng)大廠紛紛搶灘AI搜索賽道。
背后,大模型正在打破傳統(tǒng)搜索引擎的技術(shù)瓶頸:傳統(tǒng)搜索引擎依賴關(guān)鍵詞匹配,難以理解上下文;僅調(diào)取網(wǎng)上已有內(nèi)容,內(nèi)容相關(guān)度和質(zhì)量不足;難以區(qū)分真假信息,誤導(dǎo)用戶等。大模型對(duì)搜索的變革在行業(yè)已有共識(shí),基于理解、知識(shí)、創(chuàng)作、對(duì)話、推理等多重能力,將帶來更準(zhǔn)確、更全面、更交互的信息服務(wù)體驗(yàn)。
但與此同時(shí),大模型在知識(shí)準(zhǔn)確度上表現(xiàn)不足,阻礙其進(jìn)入更專業(yè)的信息服務(wù)領(lǐng)域。
以健康領(lǐng)域?yàn)槔?,這是很多人使用搜索引擎的典型場(chǎng)景,卻是大模型久攻不下的一座城池。
究其背后原因,還是“幻覺”問題。由于醫(yī)生無法給患者詳細(xì)解釋每一個(gè)醫(yī)療健康知識(shí),患者很多知識(shí)需求是通過網(wǎng)絡(luò)獲取的。但由于大模型存在幻覺,會(huì)捏造信息,很可能給出錯(cuò)誤的疾病判斷、用藥建議,使得患者貽誤病情,后果不堪設(shè)想。
安全準(zhǔn)確是健康信息服務(wù)的第一道關(guān)口,夸克專門對(duì)此進(jìn)行了攻關(guān)??淇讼嚓P(guān)負(fù)責(zé)人稱,夸克做了很多健康行業(yè)數(shù)據(jù)建設(shè)和知識(shí)建設(shè),從而使其知識(shí)錯(cuò)誤率能降到了5%以下,這才具備了產(chǎn)品推向廣大C端市場(chǎng)的底氣。
解決大模型應(yīng)用的問題,首先要先解決知識(shí)正確性的問題。為此,夸克建設(shè)了大量的醫(yī)典百科、醫(yī)典問答的C端用戶數(shù)據(jù),整理了大量的指南、標(biāo)準(zhǔn)、書籍等一系列數(shù)據(jù),并建設(shè)了完整的醫(yī)療知識(shí)圖譜,由此大大降低了大模型的幻覺。
值得一提的是,為了確保內(nèi)容的專業(yè)性、正確性和科學(xué)性,夸克還成立了健康專家團(tuán)。一方面其與200多位權(quán)威醫(yī)學(xué)專家、60多家全國(guó)知名公立三甲醫(yī)院和40多家醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)合作,共建大模型內(nèi)容生態(tài);另一方面,夸克招募了健康大模型精調(diào)師,結(jié)合用戶需求和熱門病癥,提供最新健康知識(shí)。
由此形成的千億參數(shù)級(jí)別的夸克自研大模型,助其跨越安全準(zhǔn)確第一道關(guān)口,進(jìn)入專業(yè)搜索領(lǐng)域。
三、千億級(jí)參數(shù)大模型,四個(gè)大招變革搜索
根據(jù)知名行研機(jī)構(gòu)IDC今年8月發(fā)布的報(bào)告,在大模型的推動(dòng)下,2027年全球人工智能IT總投資預(yù)計(jì)增至4236億美元,約合3.1萬億元人民幣。在這一新藍(lán)海前景下,互聯(lián)網(wǎng)巨頭、科技行業(yè)龍頭和AI創(chuàng)企幾路玩家掀起了聲勢(shì)浩大的「百模大戰(zhàn)」。
而隨著「百模大戰(zhàn)」的焦點(diǎn)演變?yōu)榇竽P彤a(chǎn)業(yè)化落地,夸克這樣交叉領(lǐng)域玩家快速走到了聚光燈下。
夸克于11月22日正式公布了全棧自研、千億級(jí)參數(shù)的夸克大模型。同時(shí),夸克大模型已登頂C-Eval和CMMLU兩大權(quán)威榜單,多項(xiàng)性能優(yōu)于GPT-4,亦在法律、醫(yī)療、問答等領(lǐng)域的性能評(píng)測(cè)中奪冠。

要達(dá)成這樣的成績(jī),并非沒有挑戰(zhàn)。
據(jù)夸克相關(guān)負(fù)責(zé)人稱,對(duì)于前文提到的幻覺問題,夸克在千億級(jí)的網(wǎng)頁(yè)里選擇了幾億級(jí)的高質(zhì)量網(wǎng)頁(yè)。這一篩選過程極其復(fù)雜,獲取海量中文數(shù)據(jù)和知識(shí)難度大,網(wǎng)頁(yè)里垃圾數(shù)據(jù)極多,對(duì)非搜索引擎廠家來說成本代價(jià)會(huì)非常高,但夸克卻設(shè)法高效解決了這些問題。
同時(shí),國(guó)內(nèi)外的大模型玩家都遇到的另一大挑戰(zhàn)是人類知識(shí)對(duì)齊和SFT(監(jiān)督微調(diào))精標(biāo)數(shù)據(jù)對(duì)齊問題。由于有用SFT樣本數(shù)據(jù)很稀缺,夸克專門建立了專業(yè)團(tuán)隊(duì),囊括了醫(yī)生等行業(yè)的資深從業(yè)人員,通過跨領(lǐng)域作戰(zhàn)攻克難關(guān)。
最終,基于搜索業(yè)務(wù)基礎(chǔ)與智能技術(shù)積累,夸克大模型試圖從以下四大方面建立護(hù)城河:
1、最全面的通用知識(shí)數(shù)據(jù)和行業(yè)知識(shí)數(shù)據(jù),以及知識(shí)理解和評(píng)估體系;
2、基于搜索技術(shù)體系的積累,打造了千億級(jí)參數(shù)平臺(tái)的模型訓(xùn)練能力;
3、擁有長(zhǎng)期智能化產(chǎn)品經(jīng)驗(yàn)的智能技術(shù)產(chǎn)運(yùn)團(tuán)隊(duì),覆蓋搜索、智能化及行業(yè)等多維領(lǐng)域。
4、擁有全行業(yè)的知識(shí)增強(qiáng)技術(shù)體系及能力,助大模型減少幻覺,增強(qiáng)可用性。
當(dāng)下大模型的爆發(fā),源頭要追溯到2017年谷歌提出的Transformer模型。當(dāng)時(shí)剛誕生一年的夸克也關(guān)注到AI發(fā)展趨勢(shì),隨即在2018年就提出了AI為基礎(chǔ)的智能搜索引擎,并確立“基于AI技術(shù)做前沿、無畏的創(chuàng)新探索”的研發(fā)方向。
如今,隨著圍繞Transformer展開的大模型技術(shù)體系逐漸成熟壯大,夸克在智能信息服務(wù)這一領(lǐng)地亮出四把利劍,向傳統(tǒng)搜索行業(yè)吹響了變革的號(hào)角。
結(jié)語:大模型帶來信息搜索新玩法
大模型將帶來全新的搜索引擎玩法。正如清華大學(xué)新聞學(xué)院教授、博士生導(dǎo)師沈陽所說,搜索引擎天然具有各種網(wǎng)絡(luò)公開數(shù)據(jù),在內(nèi)容安全上經(jīng)歷了長(zhǎng)時(shí)間的考驗(yàn),且用戶提供了大量的查詢需求交互,因此搜索引擎跟大模型的結(jié)合是天然之配。
相比于微軟、谷歌等傳統(tǒng)搜索引擎巨頭,智能搜索引擎新銳玩家夸克選擇從健康這一專業(yè)化要求極高的場(chǎng)景突破AIGC應(yīng)用。直擊行業(yè)痛點(diǎn),背后是其在數(shù)據(jù)、搜索技術(shù)、知識(shí)增強(qiáng)技術(shù)及團(tuán)隊(duì)方面的差異化打法。不過,AI搜索的搶灘大戰(zhàn)仍處于早期階段,誰會(huì)在產(chǎn)品的角逐中贏得更多用戶的心,還要等時(shí)間來驗(yàn)證最終答案。
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