Когда данные становятся знанием: как RAG помогает медицинским AI на носимых устройствах

Автор: Денис Аветисян

Как эффективно организовать поиск и использование информации для больших языковых моделей, работающих на устройствах с ограниченными ресурсами, например, на умных часах или фитнес-браслетах.

Пока крипто-инвесторы ловят иксы и ликвидации, мы тут скучно изучаем отчетность и ждем дивиденды. Если тебе близка эта скука, добро пожаловать.

Купить акции "голубых фишек"

Медицинский языковой агент, работающий на базе RAG, успешно развернут на носимом устройстве, что позволяет осуществлять обработку и анализ данных непосредственно у источника.

Разработка энергоэффективной архитектуры поиска для систем Retrieval-Augmented Generation, предназначенных для носимых медицинских устройств.

Несмотря на растущую мощь больших языковых моделей (LLM) в медицинских приложениях, развертывание персонализированных агентов на носимых устройствах сталкивается с ограничениями по памяти и энергопотреблению. В данной работе, ‘A Memory-Efficient Retrieval Architecture for RAG-Enabled Wearable Medical LLMs-Agents’, предложена иерархическая архитектура извлечения информации, оптимизированная для систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) на периферийных устройствах. Предложенная двухступенчатая схема с использованием квантования значительно снижает потребление энергии и объем обращений к памяти, сохраняя при этом высокую точность извлечения. Может ли подобный подход стать ключевым фактором для широкого внедрения интеллектуальных медицинских систем, работающих непосредственно на теле пользователя?

Смысл в Простоте: Вызовы Приватности в Медицинском ИИ

Крупные языковые модели (LLM) демонстрируют значительный потенциал, однако их эффективное применение требует доступа к обширным знаниям. Использование LLM часто связано с обработкой больших данных, что создает определенные трудности. Передача конфиденциальной медицинской информации в LLM вызывает опасения по поводу приватности и ограничения пропускной способности. Существующие методы интеграции не всегда эффективно решают эти проблемы. Необходимо разработать подход, обеспечивающий безопасную и эффективную интеграцию частных данных для искусственного интеллекта непосредственно на устройствах.

RAG: Мост между Знанием и Ответом

Архитектура Retrieval-Augmented Generation (RAG) позволяет LLM получать доступ к информации из внешних баз данных без прямого обучения на этих данных. RAG извлекает релевантные фрагменты информации и предоставляет их LLM в качестве контекста для генерации ответа. Ключевым компонентом RAG является модель эмбеддингов, преобразующая запросы и медицинские записи в векторные представления для сравнения семантической близости. Для поиска используются косинусное сходство или Maximum Inner Product Search (MIPS). Такой подход способствует реализации искусственного интеллекта непосредственно на устройствах, обеспечивая динамическую интеграцию данных и актуальность информации.

Архитектура ускорителя извлечения RAG использует стационарный поток данных запросов, состоящий из двух этапов: приближенного извлечения MSB INT4 с использованием побитовой памяти и полноточного извлечения INT8 с использованием сравнения неделящих дробей.

Оптимизация RAG для Устройств с Ограниченными Ресурсами

Метод Quantization-Aware Two-Stage Retrieval значительно снижает потребление памяти и вычислительные затраты. Исследования показали уменьшение использования памяти на 30-50% при обработке от 100 до 10000 фрагментов документов. Стратегия Bit-Planar Storage, использующая DRAM, оптимизирует доступ к наиболее значимым битам векторных представлений, а Query Stationary Dataflow минимизирует перемещение данных. Полученные результаты демонстрируют сопоставимую с NVIDIA RTX3090 производительность при значительно меньшей площади и энергопотреблении.

Снижение количества обращений к памяти и вычислительной нагрузки зависит от количества фрагментов документов, демонстрируя взаимосвязь между этими параметрами.

Энергоэффективность и Практическая Реализация

Снижение частоты обращений к памяти, достигаемое за счет использования SRAM и DRAM, способствует снижению энергопотребления. Квантование INT8 и INT4 дополнительно уменьшает размер данных и вычислительную нагрузку без существенной потери точности. Вся архитектура разработана для реализации с использованием технологического процесса TSMC 28nm, обеспечивая площадь в 0.077 мм². Измеренное энергопотребление составляет 337.74 мкДж на наборе данных SciFact, при этом наблюдается снижение вычислительной нагрузки на 55-74.7% при обработке от 100 до 10000 текстовых фрагментов. Эта оптимизация открывает возможности для практического применения технологий искусственного интеллекта непосредственно на устройствах, приближая эру персонализированного и проактивного мониторинга здоровья.

Ясность – это минимальная форма любви.

Представленное исследование демонстрирует стремление к оптимизации систем извлечения информации для носимых медицинских устройств. Авторы предлагают двухступенчатую иерархическую архитектуру с использованием квантования, что позволяет значительно снизить энергопотребление и объем памяти. Это решение особенно ценно, учитывая ограниченные ресурсы периферийных устройств. Как заметил Блез Паскаль: “Все великие вещи просты, и простое — это трудное”. В данном случае, сложность систем Retrieval-Augmented Generation (RAG) требует упрощения, чтобы обеспечить их эффективное функционирование на устройствах с ограниченными возможностями. Успешная реализация такого подхода свидетельствует о глубоком понимании принципов оптимизации и уважении к восприятию конечного пользователя.

Что дальше?

Предложенная архитектура, несомненно, сужает разрыв между вычислительными потребностями и ограниченными ресурсами носимых медицинских устройств. Однако, упрощение – это не всегда прогресс. Стремление к эффективности не должно затмевать фундаментальный вопрос: насколько релевантна информация, извлеченная из этого упрощенного процесса поиска, для принятия критически важных медицинских решений? Уменьшение размера модели и оптимизация поиска – это лишь инструменты; ценность определяется качеством результата.

Будущие исследования должны сосредоточиться не только на дальнейшем снижении энергопотребления, но и на разработке более устойчивых к ошибкам методов кодирования и поиска. Квантование, как и любое упрощение, несет риск потери информации. Необходимо тщательно изучить, как эти потери влияют на точность диагностики и лечения, и разработать механизмы для их смягчения. Важно избегать иллюзии точности, создаваемой оптимизированным, но потенциально неполным представлением данных.

Настоящая сложность заключается не в скорости поиска, а в интерпретации найденного. Следующим шагом должно стать исследование методов, позволяющих моделям не просто извлекать информацию, но и оценивать её достоверность и применимость в конкретном клиническом контексте. Иначе, все усилия по оптимизации будут потрачены на ускорение доставки неверных или нерелевантных данных.

Оригинал статьи: https://arxiv.org/pdf/2510.27107.pdf

Связаться с автором: https://www.linkedin.com/in/avetisyan/

Смотрите также:

2025-11-04 00:31