百川智能首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview发布

【环球网科技综合报道】1月24日，百川智能发布了首个全场景深度思考模型Baichuan-M1-preview。该模型同时具备语言、视觉和搜索三大领域推理能力的模型。另外，它还解锁了医疗循证模式，实现了从医疗证据检索到深度推理的完整端到端服务，能够快速、精准地回答医疗临床、科研问题。

据悉，Baichuan-M1-preview现已在百小应中正式上线。

为了更好地繁荣AI医疗生态，助力医疗事业发展，百川智能还同时推出了首个开源医疗增强大模型Baichuan-M1-14B。作为一个全场景深度思考模型，Baichuan-M1-preview的能力全面，具备强大的语言推理、视觉推理及搜索推理能力。

据介绍，Baichuan-M1-preview的另一大亮点是解锁了医疗循证模式。在面对复杂医学问题时，会将专业可靠的医疗知识作为推理依据，帮助用户作出医疗决策。

为实现这一能力，百川智能自建了涵盖亿级条目的循证医学知识库，囊括了国内外海量医学论文、权威指南、专家共识、疾病与症状解析、药品说明等专业医疗内容，且以天为单位进行动态更新，及时收录医疗领域的新突破、新进展。

通过“医疗循证模式”，Baichuan-M1-preview实现了从证据检索到深度推理的完整端到端服务，能够有效地解决医疗场景中信息过载、不确定性和碎片化等痛点。

此外，为了推动AI技术在医疗领域的创新发展，增强AI医疗技术的透明度和可信性，提高医疗服务的可及性，繁荣AI医疗生态，百川智能还开源了Baichuan-M1-preview的小尺寸版模型Baichuan-M1-14B。

为了提升Baichuan-M1-14B的医疗能力，百川智能多管齐下：数据构建方面，面向细分医疗场景，收集了万亿级 token 的严肃医疗数据，涵盖了千万级的中/英文专业医疗论文、院内真实中/英文医疗病例，亿级的医疗问答、医疗问诊、临床数据等，还对全网数据进行了包括医疗科室、医疗内容以及医疗价值在内的分类评估，确保模型能学习到有价值且全面的医疗知识。

在此基础上，百川智能还针对病例、医学教材、医学指南等不同类别的高质量医疗数据生成了超千亿 token 的多样化数据，包含了医疗复杂决策推理链条、决策依据以及问答对等多样化形式。这些合成数据拥有丰富的知识呈现形式以及与医生一致的思维过程，进一步强化了Baichuan-M1-14B的医学知识能力和医疗推理能力。

进入到模型训练阶段，百川智能运用首创的多阶段领域提升方案，将整个训练过程分为通识提升、医疗基础知识提升、医疗进阶知识提升三个阶段，依次提升模型的基础语言、高阶及疑难病症应对等能力。此外还在 CoT 训练框架中创新的引入了ELO强化学习法，优化思维链路径，避免传统奖励模型偏差，提升了模型的生成质量与逻辑推理能力。（青云）