API MedLM

MedLM è una famiglia di modelli di base ottimizzati per il settore sanitario. Med-PaLM 2 è uno di i modelli di testo sviluppati da Google Research che alla base di MedLM ed è stato il primo sistema di AI a raggiungere il livello di esperti umani in rispondendo a domande in stile USMLE (Medical Licensing Examination). Lo sviluppo di questi modelli è stato informato da esigenze specifiche dei clienti ad esempio per rispondere a domande mediche e scrivere riepiloghi.

Scheda del modello MedLM

La scheda del modello MedLM delinea i dettagli del modello, come Uso previsto di MedLM, panoramica dei dati e informazioni sulla sicurezza. Clic il seguente link per scaricare una versione PDF della scheda del modello MedLM:

Scarica la scheda del modello MedLM

Casi d'uso

  • Risposta alle domande: fornisci bozze di risposte a domande di carattere medico, sotto forma di testo.
  • Riassunto: crea la bozza di una versione più breve di un documento (ad esempio una Riepilogo della visita o nota Cronologia e esame fisico) che incorpora pertinenti dal testo originale.

Per saperne di più sulla progettazione di prompt di testo, consulta l'articolo Progettare prompt di testo.

Richiesta HTTP

MedLM-medio (medlm-medium):

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/medlm-medium:predict

MedLM-large (medlm-large):

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/{PROJECT_ID}/locations/us-central1/publishers/google/models/medlm-large:predict

Per saperne di più, consulta il metodo predict.

Versioni modello

MedLM fornisce i seguenti modelli:

  • MedLM-medio (medlm-medium)
  • MedLM di grandi dimensioni (medlm-large)

La tabella seguente contiene le versioni dei modelli stabili disponibili:

modello medlm-medium Data di uscita
medlm-medio 13 dicembre 2023
modello medlm-large Data di uscita
medlm-grandi 13 dicembre 2023

Le dimensioni MedLM-medie e MedLM-grandi hanno e forniscono ai clienti ulteriore flessibilità per il loro utilizzo d'uso diversi. MedLM-medium offre ai clienti velocità effettiva e include i dati più recenti. Il modello MedLM-large è uguale modello dalla fase di anteprima. Entrambi i modelli continueranno a essere aggiornati durante il ciclo di vita del prodotto. In questa pagina, "MedLM" si riferisce sia a di machine learning.

Per saperne di più, consulta Versioni dei modelli e ciclo di vita.

Filtri e attributi di sicurezza MedLM

I contenuti elaborati tramite l'API MedLM vengono valutati in base a una elenco di attributi di sicurezza, tra cui le "categorie dannose" e gli argomenti che potrebbero essere considerati sensibili. Se visualizzi una risposta di riserva, ad esempio "Non posso aiutarti, perché sono solo un modello linguistico", significa che il prompt o la risposta attivino un filtro di sicurezza.

Soglie di sicurezza

Quando utilizzi Vertex AI Studio, puoi utilizzare una soglia del filtro di sicurezza regolabile per determinare la probabilità che per visualizzare risposte potenzialmente dannose. Le risposte del modello vengono bloccate in base probabilità che contenga molestie, incitamento all'odio, contenuti pericolosi o contenuti sessualmente espliciti. L'impostazione del filtro di sicurezza si trova a destra del prompt in Vertex AI Studio. Puoi scegliere tra tre opzioni: block most, block some e block few.

Immagine della console

Test delle soglie di affidabilità e gravità

Puoi testare i filtri di sicurezza di Google e definire soglie di affidabilità che più adatti alla tua attività. Utilizzando queste soglie, puoi misure complete per rilevare i contenuti che violano l'utilizzo da parte di Google norme o termini di servizio e adottare le misure appropriate.

I punteggi di confidenza sono solo previsioni e non devono dipendere i punteggi di affidabilità o accuratezza. Google non è responsabile a interpretare o utilizzare questi punteggi per le decisioni aziendali.

Per utilizzare questa tecnologia in modo sicuro e responsabile, è importante considerare altri rischi specifici per il caso d'uso, gli utenti e il contesto aziendale in con salvaguardie tecniche integrate.

Ti consigliamo di procedere nel seguente modo:

  1. Valuta i rischi per la sicurezza della tua applicazione.
  2. Valuta la possibilità di apportare modifiche per mitigare i rischi per la sicurezza.
  3. Esegui test di sicurezza appropriati per il tuo caso d'uso.
  4. Sollecitare il feedback degli utenti e monitorare i contenuti.

Per scoprire di più, consulta i consigli di Google sull'IA responsabile.

Corpo della richiesta

{
  "instances": [
    {
      "content": string
    }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": number,
    "maxOutputTokens": integer,
    "topK": integer,
    "topP": number
  }
}

Utilizza i seguenti parametri per i modelli medlm-medium e medlm-large. Per ulteriori informazioni, consulta la sezione Creare prompt di testo.

Parametro Descrizione Valori accettabili

content

 Input di testo per generare la risposta del modello. I prompt possono includere preambolo, domande, suggerimenti, istruzioni o esempi. Testo

temperature

 La temperatura viene utilizzata per il campionamento durante la generazione della risposta, che si verifica quando topP e topK. La temperatura controlla il grado di casualità nella selezione dei token. Le temperature più basse sono ideali per prompt che richiedono una risposta meno aperta o creativa, mentre temperature più alte possono portare a risultati più diversificati o creativi. Una temperatura di 0 significa che vengono sempre selezionati i token con la probabilità più alta. In questo caso, le risposte per un determinato sono per lo più deterministici, ma è ancora possibile una piccola variazione.

Se il modello restituisce una risposta troppo generica, troppo breve, oppure fornisce una risposta di riserva di risposta, prova ad aumentare la temperatura.

0.0–1.0

Default: 0.2

maxOutputTokens

 Numero massimo di token che possono essere generati nella risposta. Un token è di circa quattro caratteri. 100 token corrispondono a circa 60-80 parole.

Specifica un valore più basso per risposte più brevi e un valore più alto per risposte potenzialmente più lunghe diverse.

1–8192 per medlm-medium

1–1024 per medlm-large

topK

 Top-K cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Un top-K di 1 significa che il successivo token selezionato è il più probabile tra tutti nel vocabolario del modello (chiamato anche decodifica greedy), mentre una top-K di 3 significa che il token successivo viene selezionato tra i tre probabili token utilizzando la temperatura.

Per ogni passaggio di selezione dei token, vengono mostrati i token top-K con il vengono campionate. Quindi i token vengono ulteriormente filtrati in base a top-p con il token finale selezionato utilizzando il campionamento della temperatura.

Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per più risposte risposte casuali.

1–40

Default: 40

topP

 Top-P cambia il modo in cui il modello seleziona i token per l'output. Token selezionati dal più probabile (vedi top-K) al meno probabile fino alla somma delle probabilità equivale al valore di top-P. Ad esempio, se i token A, B e C hanno una probabilità di 0,3, 0,2 e 0,1 e il valore di top-P è 0.5, il modello seleziona A o B come token successivo utilizzando la temperatura ed esclude C come candidato.

Specifica un valore più basso per risposte meno casuali e un valore più alto per più risposte risposte casuali.

0.0–1.0

Default: 0.8

Richiesta di esempio

Quando si utilizza l'API MedLM, è importante incorporare il prompt engineering. Ad esempio, consigliamo vivamente di fornire specifiche per l'attività all'inizio di ogni prompt. Per ulteriori informazioni, consulta Introduzione alla progettazione dei prompt.

REST

Prima di utilizzare i dati della richiesta, effettua le seguenti sostituzioni:

  • PROJECT_ID: il tuo ID progetto.
  • MEDLM_MODEL: modello MedLM, medlm-medium o medlm-large.

Metodo HTTP e URL: 

POST https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MEDLM_MODEL:predict

Corpo JSON della richiesta: 

{
  "instances": [
    {
      "content": "Question: What causes you to get ringworm?"
    }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": 0,
    "maxOutputTokens": 256,
    "topK": 40,
    "topP": 0.95
  }
}

Per inviare la richiesta, scegli una delle seguenti opzioni:

curl

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente: 

cat > request.json << 'EOF'
{
  "instances": [
    {
      "content": "Question: What causes you to get ringworm?"
    }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": 0,
    "maxOutputTokens": 256,
    "topK": 40,
    "topP": 0.95
  }
}
EOF

Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST: 

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MEDLM_MODEL:predict"

PowerShell

Salva il corpo della richiesta in un file denominato request.json. Esegui questo comando nel terminale per creare o sovrascrivere questo file nella directory corrente: 

@'
{
  "instances": [
    {
      "content": "Question: What causes you to get ringworm?"
    }
  ],
  "parameters": {
    "temperature": 0,
    "maxOutputTokens": 256,
    "topK": 40,
    "topP": 0.95
  }
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Quindi, esegui questo comando per inviare la richiesta REST: 

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://us-central1-aiplatform.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/publishers/google/models/MEDLM_MODEL:predict" | Select-Object -Expand Content
 

Corpo della risposta

{
  "predictions": [
    {
      "content": string,
      "citationMetadata": {
        "citations": [
          {
            "startIndex": integer,
            "endIndex": integer,
            "url": string,
            "title": string,
            "license": string,
            "publicationDate": string
          }
        ]
      },
      "logprobs": {
        "tokenLogProbs": [ float ],
        "tokens": [ string ],
        "topLogProbs": [ { map<string, float> } ]
      },
      "safetyAttributes": {
        "categories": [ string ],
        "blocked": boolean,
        "scores": [ float ],
        "errors": [ int ]
      }
    }
  ],
  "metadata": {
    "tokenMetadata": {
      "input_token_count": {
        "total_tokens": integer,
        "total_billable_characters": integer
      },
      "output_token_count": {
        "total_tokens": integer,
        "total_billable_characters": integer
      }
    }
  }
}
Elemento risposta Descrizione
content Il risultato generato dal testo di input.
categories I nomi visualizzati delle categorie degli attributi di sicurezza associate ai contenuti generati. L'ordine corrisponde ai punteggi.
scores I punteggi di confidenza di ogni categoria. Il valore più elevato corrisponde a una confidenza maggiore.
blocked Un flag che indica se l'input o l'output del modello è stato bloccato.
errors Un codice di errore che identifica il motivo per cui l'input o l'output è stato bloccato. Per un elenco dei codici di errore, consulta Filtri e attributi di sicurezza.
startIndex Indice nell'output della previsione dove inizia la citazione (inclusa). Deve essere maggiore o uguale a 0 e minore di end_index.
endIndex Indice nell'output della previsione dove termina la citazione (esclusa). Deve essere maggiore di start_index e minore di len(output).
url URL associato a questa citazione. Se presente, l'URL rimanda alla pagina web della fonte della citazione. I possibili URL includono siti web di notizie, repository GitHub e così via.
title Titolo associato a questa citazione. Se presente, si riferisce al titolo della fonte di questa citazione. I titoli possibili includono titoli di notizie, titoli di libri e così via.
license Licenza associata a questo suggerimento. Se presente, si riferisce alla licenza della fonte di questa citazione. Le possibili licenze includono licenze di codice come le licenze MIT.
publicationDate Data di pubblicazione associata a questa citazione. Se presente, si riferisce alla data in cui è stata pubblicata la fonte di questa citazione. I formati possibili sono AAAA, AAAA-MM, AAAA-MM-GG.
input_token_count Numero di token di input. Il numero totale di token per tutti i prompt, i prefissi e i suffissi.
output_token_count Numero di token di output. Questo è il numero totale di token in content per tutte le previsioni.
tokens I token campionati.
tokenLogProbs I token campionati registrare le probabilità.
topLogProb I token candidati più probabili e le relative probabilità di log in ogni passaggio.
logprobs Risultati del parametro "logprobs". Mappatura 1:1 sui "candidati".

Esempio di risposta

{
  "predictions": [
    {
      "citationMetadata": {
        "citations": []
      },
      "content": "\n\nAnswer and Explanation:\nRingworm is a fungal infection of the skin that is caused by a type of fungus called dermatophyte. Dermatophytes can live on the skin, hair, and nails, and they can be spread from person to person through direct contact or through contact with contaminated objects.\n\nRingworm can cause a variety of symptoms, including:\n\n* A red, itchy rash\n* A raised, circular border\n* Blisters or scales\n* Hair loss\n\nRingworm is most commonly treated with antifungal medications, which can be applied to the skin or taken by mouth. In some cases, surgery may be necessary to remove infected hair or nails.",
      "safetyAttributes": {
        "scores": [
          1
        ],
        "blocked": false,
        "categories": [
          "Health"
        ]
      }
    }
  ],
  "metadata": {
    "tokenMetadata": {
      "outputTokenCount": {
        "totalTokens": 140,
        "totalBillableCharacters": 508
      },
      "inputTokenCount": {
        "totalTokens": 10,
        "totalBillableCharacters": 36
      }
    }
  }
}

Trasmetti la risposta dai modelli di IA generativa

I parametri sono gli stessi per le richieste di flusso e non di streaming a le API.

Per visualizzare richieste di codice e risposte di esempio utilizzando l'API REST, consulta Esempi di utilizzo dell'API REST.

Per visualizzare richieste di codice e risposte di esempio utilizzando l'SDK Vertex AI per Python, consulta Esempi di utilizzo dell'SDK Vertex AI per Python.