个人能微调一个特定医疗领域的大语言模型吗
我在海外念物理治疗学的PhD，老板想让我跟大语言模型靠靠。我发现有一些开源的英文模型如Llama2，如果要将它在一个特定的医疗领域内进行微调（如治疗膝痛），训练它相关的治疗知识和处理思路，这个工作量会有多大呢？需要多少数据量来微调呢？是个人能完成的吗，还是得大团队？
有了解的旁友可以讲解一下？我无偿提供关于颈腰膝痛等问题的面诊评估和自我管理思路，欢迎私信和视频会诊。
像“治疗膝痛”这么细分的领域的话，比较容易确定找语料库的关键字，可以通过关键字或者期刊列表去爬数据的，爬多少数据够呢，微调的话，一部分高质量的语料库就够了，如果是重新训练，建议爬的越多越好，这是第一步，数据获取。
模型的架构是开源的，所以微调或者重训都有现成代码，参数小改即可。
物理资源：这一块是最关键的，如果从头训，最好找大实验室租借一段时间服务器资源（主要是GPU），微调的话，把参数调小，2-8张3090绝对是够了，当然，得保证内存足够，在实例化的时候需要加载很大的语料库的。
这么细小的领域，不需要大团队，一个人几个月就搞定了。
这个主要看几个，第一个你有没有高质量并且数量很大的训练数据，第二个是你的硬件是否足够。目前来讲，你要跑一个小的大模型是可以但是如果结果差强人意，没有什么意义。
每一次解答都是一次用心理解的过程，期望对你有所帮助。
参考结合AI智能库，如有帮助，恭请采纳。
是的，工作量很大，个人完成这项工作非常困难和耗时，不仅要大量的计算资源和专业知识。最好是借助大团队来实现。
1、需要准备大量的与治疗膝痛相关的的高质量数据集。这些数据可以包括文本、图像、视频等，以便模型能够学习到有关膝痛治疗的各个方面。具体的数据量需求取决于模型的复杂度和训练所需的时间。
2、需要具备相应的计算资源，以便进行大规模的训练和推理。这需要高性能计算机或云计算服务，以便在合理的时间内完成训练过程。
3、需要具备相应的技术和经验，以便编写训练代码并对模型进行微调。这需要掌握一些深度学习框架，如TensorFlow或PyTorch等。
个人是可以对特定医疗领域的大语言模型进行微调的。微调的关键在于拥有高质量且数量庞大的训练数据，并且需要足够的硬件支持。目前已经有一些医学领域的大语言模型进行了微调，例如谷歌的Med-PaLM2模型，在医学领域的问答任务上取得了很好的成果。此外，还有其他的大型语言模型可供使用，如悟道模型和CPM系列模型，它们涵盖了中文和中英双语的多个领域。因此，如果您有足够的训练数据和硬件支持，你可以微调一个特定医疗领域的大语言模型，以满足您的需求
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- 动机：NER 标注数据 有些类别 标注数据量 较少；
- 方法：
- 重采样
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- 若 该类实体属于 长尾实体（填充率低），可以挖掘相关规则模板、构建词典库
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