1. 医疗大模型训练的三阶段全景图
在医疗领域探索 AI 应用时，通用大模型往往在专业场景下表现不佳，回答缺乏深度甚至可能给出错误建议。构建垂直领域大模型是解决这一问题的关键。LLaMA-Factory 作为当前流行的开源微调框架，能高效完成从预训练到最终部署的全流程。
医疗大模型的训练通常经历三个关键阶段：
- 预训练阶段：相当于基础学习，通过海量医学文献学习基础知识和语言模式。该阶段投入较大，通常需要数千 GPU 小时。
- 监督微调阶段：类似临床实习，使用标注好的医患对话数据教会模型如何专业应答。这是性价比最高的优化环节。
- 偏好纠正阶段：好比专家带教，通过强化学习让模型输出更符合医生期待。此阶段能显著提升回答的专业性和安全性。
实测数据显示，经过完整三阶段训练的 7B 参数模型，在医疗问答准确率上比通用模型提升显著，特别在药品禁忌和罕见病诊断方面表现突出。
2. 环境搭建与数据准备实战
2.1 硬件选择与配置技巧
医疗文本通常需要处理长上下文，显存需求比通用场景更高。根据经验建议：
- GPU 选择：7B 模型建议至少 40GB 显存（如 A100），13B 模型需要 80GB 显存。预算有限时，RTX 4090(24GB) 配合 QLoRA 量化也能运行。
- 云服务技巧：AWS 的 g5.2xlarge 实例性价比较高，建议开启 Spot Instance 以节省成本。未设置 Spot Instance 可能导致成本激增，务必注意配置。
# 环境配置命令
conda create -n medical_llm python=3.10 -y
conda activate medical_llm
pip install torch==2.1.2+cu121 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
pip install llama-factory==0.6.0
2.2 医疗数据处理的三个关键
医疗数据敏感性强，处理时要特别注意隐私保护：
- 脱敏处理：使用正则表达式过滤身份证、手机号等信息。示例脚本如下：
import re
def desensitize(text):
# 正则表达式脱敏示例
text = re.sub(r'\d{11}', '***', text)
return text
