文章目录

• D46 · 医疗问答模型微调实战：高风险行业怎么把大模型用起来
• • 开篇：为什么医疗是所有行业里最不该随便上模型的
  • 第 1 章 医疗场景的风险模型
  • • 1.1 四层风险
    • 1.2 错误代价的不对称性
    • 1.3 架构选型：RAG 为主，微调为辅
  • 第 2 章 数据合规：能不能用，比好不好用更重要
  • • 2.1 医疗数据的特殊之处
    • 2.2 去标识化 vs 匿名化
    • 2.3 训练数据的三种来源与合规性
    • 2.4 PII 检测与脱敏
    • 2.5 审计日志：可追溯是合规的硬要求
  • 第 3 章 幻觉控制：让模型不乱说
  • • 3.1 幻觉的四种类型
    • 3.2 三层安全护栏
    • 3.3 护栏 1：急症关键词强制拦截
    • 3.4 护栏 2：实体校验
    • 3.5 溯源校验：必须能查到出处
    • 3.6 护栏 3：拒答机制
    • 3.7 置信度校准：知道自己不知道
  • 第 4 章 微调：只训行为，不训知识
  • • 4.1 训练数据构造
    • 4.2 安全数据必须混入
    • 4.3 训练配置
    • 4.4 训练数据清洗的特殊要求
  • 第 5 章 完整架构：RAG + 微调 + 三层护栏
  • • 5.1 RAG 的医疗特定改造
    • 5.2 生成 Prompt 设计
    • 5.3 转人工的触发条件
  • 第 6 章 评测：不能用普通 benchmark
  • • 6.1 五个核心指标
    • 6.2 评测集的构造
    • 6.3 一个必须做的对比实验
  • 第 7 章 落地清单与踩坑
  • • 7.1 完整踩坑记录
    • 7.2 上线前检查清单
    • 7.3 给不同规模团队的最小可行方案
  • 5 个 Key Takeaway
  • 思考题
  • 下篇预告
  • 参考资料