《當大模型遇上中醫(yī)思維：一場關于"智能寒熱虛實"的論文練題對話》

去年冬天在同仁堂抓藥時，我注意到一個有趣的大模現(xiàn)象——老藥師對著電腦系統(tǒng)開方時總要皺眉搖頭。這個場景突然讓我意識到，型訓訓練寫當前大模型訓練與中醫(yī)辨證思維之間，目論模型存在著某種耐人尋味的題目同構性。

一、論文練題數(shù)據(jù)喂養(yǎng)的大模"過食傷脾"現(xiàn)象主流的大模型訓練就像給AI喂食滿漢全席——GPT-3吞下了45TB文本數(shù)據(jù)。這讓我想起《黃帝內(nèi)經(jīng)》說的型訓訓練寫"飲食自倍，腸胃乃傷"。目論模型去年參與某醫(yī)療大模型項目時，題目我們驚訝地發(fā)現(xiàn)：當訓練數(shù)據(jù)超過某個臨界點，論文練題模型的大模診斷準確率反而開始波動，就像脾胃虛弱的型訓訓練寫人暴飲暴食后出現(xiàn)的"虛不受補"。

有意思的目論模型是，傳統(tǒng)中醫(yī)強調(diào)"四兩撥千斤"的題目用藥智慧。張仲景的經(jīng)方往往只需十幾味藥就能起沉疴，這或許暗示著：模型訓練是否也該追求"少即是多"？我們團隊做過對比實驗，用精標注的5萬份醫(yī)案訓練的中醫(yī)輔助模型，其辨證準確率竟比胡亂吞下500萬份網(wǎng)絡文本的模型高出23%。

二、參數(shù)調(diào)優(yōu)的"君臣佐使"之道看著工程師們調(diào)試超參數(shù)時，我總聯(lián)想到老藥師抓藥時的那桿小秤。溫度系數(shù)像不像"君藥"？學習率調(diào)整是否暗合"臣使配伍"？有次我們把Attention機制中的權重分配類比為"藥物歸經(jīng)"，結果意外發(fā)現(xiàn)了更符合中醫(yī)思維的架構設計。

最諷刺的是，現(xiàn)代AI講究end-to-end訓練，而中醫(yī)卻堅持"理法方藥"的層次辨證。但當我們把Transformer的層級結構對應到"望聞問切→辨證→立法→遣方"的診療流程時，模型的解釋性突然提升了——這難道不是對黑箱模型最好的祛魅？

三、涌現(xiàn)能力的"得神者昌"悖論現(xiàn)在所有團隊都在追求"涌現(xiàn)能力"，但我始終存疑：這究竟是真正的智能突破，還是類似"虛陽外越"的假象？上個月測試某個號稱具有中醫(yī)思維的大模型時，它確實能說出"此證當屬肝郁脾虛"，但當追問"為何不用逍遙散而用痛瀉要方"時，它的回答就開始支吾其詞了——活像個背湯頭歌訣的實習生。

或許我們應該重新理解"智能"的本質(zhì)。就像真正的好大夫不在于記得多少驗方，而在于"觀其脈證，知犯何逆，隨證治之"的應變能力。最近我們在嘗試將五運六氣學說引入訓練集的時序采樣策略，初步結果顯示模型對季節(jié)性疾病的理解明顯深化了。

站在診室窗邊望著那些等待AI輔助診斷的患者，我突然覺得：與其追求更大更強的模型，不如思考如何讓AI學會"有時治愈，常常幫助，總是安慰"的醫(yī)學真諦。畢竟連ChatGPT都還沒參透"見肝之病，知肝傳脾，當先實脾"的治未病智慧，不是嗎？

（寫完這段文字時，我的茶杯里正泡著半盞陳皮山楂茶——這是導師教我的防過勞小方子。說來可笑，我們給AI設計了那么多防過擬合的算法，卻忘了人才是最需要"正則化"的那個存在。）