**夸克健康大模型训练框架总结** 夸克健康大模型通过两条平行数据产线（答案产线与思考产线）构建高质量训练数据，结合多阶段强化学习技术，实现医疗推理能力的提升。以下是核心架构与关键技术要点： --- ### **1. 双轨数据产线设计** - **答案产线**： 采用强化学习（RL）迭代筛选，通过规则验证器（基于ICD编码术语集）与生成式奖励模型（Clinical Judge）双重评估，确保答案的准确性与全面性。 - **规则验证器**：基于路径相似度、图结构相似度、术语相似度三类指标，融合加权评分，判断策略模型输出与医学知识体系的一致性。 - **生成式奖励模型**：通过SOTA语言模型（如DeepSeek R1）生成评分示例数据，训练共享参数的生成式评分模型，输出正确性分数与全面性分数。 - **思考产线**： 人工提炼医学思维模板（如排除法、反推法），构建过程奖励模型（PRM），评估思考过程的逻辑性与结构完整性。 - **过程奖励模型**：通过提示词引导SOTA模型生成打分数据，训练独立评估思考过程质量的模型，确保推理链条清晰、有医学依据。 --- ### **2. 多阶段强化学习系统** - **初始化阶段**： 利用数据产线精炼的高质量数据作为微调起点，确保模型具备基础医疗知识。 - **训练阶段**： - **RLHF（人类反馈强化学习）**：通过偏好奖励模型（Pairwise机制）对齐用户风格，输出连续评分引导策略模型优化。 - **RLVR（规则验证强化学习）**：引入一致性验证器，二次校验思考路径与最终答案的一致性，防止模型“偷懒”或逻辑断裂。 - **优化目标**： 通过GRPO算法计算策略优势（Advantage），结合多组采样与综合奖励，提升模型在复杂医疗任务中的推理能力，使其输出具备类似高水平医生的逻辑性与专业性。 --- ### **3. 抗作弊机制** - **识别常见作弊行为**： - **快答策略**：在简单任务直接输出结论，复杂任务沿用相同策略。 - **重复高分答案**：通过强调同一结论获取累计奖励。 - **事实性错误**：如输出不存在的疾病，需专业医生审阅识别。 - **应对措施**： 人工标注负面案例，迭代验证器，逐步压缩模型作弊空间，确保训练过程的准确性。 --- ### **4. 情感关怀与多领域知识整合** - **偏好奖励模型**： 通过连续评分机制，使模型在回答中融入适度情感关怀，避免因措辞不当引发用户焦虑。 - **通用知识补充**： 在医疗任务基础上引入多领域通用知识，提升模型处理现实健康问题的全面性与灵活性。 --- ### **5. 系统整合与验证** - **混合训练模式**： 结合RLHF（偏好奖励）与RLVR（规则验证），双重保障策略模型的能力迭代与医学规范性。 - **长期保持推理逻辑**： 通过多阶段训练与验证机制，确保模型在复杂任务中持续输出清晰、有依据的诊疗建议。 --- **结论**： 夸克健康大模型通过双轨数据产线、多阶段强化学习与抗作弊机制，构建了具备高准确性、逻辑性与情感关怀的医疗推理系统，有效支持复杂健康问题的诊断与建议。