1)設計并構建一個基于 自研的Decoder-only GPT系列架構的 0penCSG 醫療大模型，參數量達到70 億，采用自研G性能中英文雙語分詞器，J大提Gtoken 壓縮比，自研基座模型架構但同時易于轉換為llama、mistral、qwen等主流模型結構，以實現更好的下游應用表現。

2)收集和處理大規模G質量的醫療數據，數據比例為 60% 醫療專業數據 +40%通用數據，確保模型能學習到豐富的醫學知識。醫療數據包括但不限于各科權威教材、臨床指南、醫學文獻、病歷報告、醫患對話語料等。

3)基于自研的G性能、G可用、可拓展的LightLLM分布式大模型訓練框架，在海量異構數據上對OpenCSG 醫療大模型進行G效訓練，大限度提升模型理解和生成醫學語言的能力。

4)引入多維度評估體系，在訓練過程中持續跟蹤模型性能。涵蓋醫學語言理解、知識掌握、語言生成、邏輯推理、安全和倫理等方面的能力評估。

1)基于自研架構 OpenCSG 醫療大模型研發的智能問診、自動處方分析、醫療知識檢索等系列創新應用，助力醫療L域科技公司打造行業L先的智慧醫療服務平臺。

2) OpenCSG 醫療大模型的出色表現將為醫療L域科技公司在醫療 AI市場開拓新的業務場景，樹立技術L導力品牌形象，吸引更多醫療機構達成戰略合作。

3)探索大語言模型技術和傳統醫學專家知識的佳結合路徑，形成可規模化復制的經驗模式。為醫療L域科技公司在醫療及更多垂直行業大模型應用方面積累寶貴的技術和商業化經驗。

本案例采用OpenCSG 自研的 LightLLM 分布式訓練框架進行 OpenCSG 醫療大模型的預訓練。 預訓練數據采集與清洗：

數據采集

1)根據項目預算，與醫學數據供應商合作采購G質量結構化和非結構化醫療數據，包括但不限于：

OpenCSG 醫療大模型的研發成功，將實現人工智能技術與傳統醫學專家經驗的G度融合，促進人機協同診療新模式的形成，助推智慧醫療行業的變革發展。OpenCSG 公司將為醫學醫療科技公司基于項目成果持續打造面向全科醫療的"醫學認知智能"，引L多模態醫學大模型的技術趨勢，在醫療AIL域確立難以撼動的L導者地位。

大模型+醫療的結合有望催生智能教學、科研輔助、新藥研發等全新應用，幫助醫學科技公司持續發掘新的價值空間，牽引產學研用一體化創新。

隨著基于 OpenCSG 醫療大模型的應用規模化落地，將為醫療服務供給側帶來效率倍增。廣大患者可享受到更加出色、均等的智能化診療服務，大幅提升就醫獲得感。