본 논문은 천연 의약품, 특히 중의학(TCM)의 치료 잠재력에 대한 세계적인 인식 증가에 주목하며, 중의학의 체계적인 이론과 광범위한 실무 경험이 의료 서비스에 풍부한 자원을 제공함을 강조합니다. 하지만 중의학의 효과적인 적용에는 정확한 증후 진단, 치료 원칙 결정, 처방 조제 등 수십 년의 임상 경험이 필요하다는 한계를 지적합니다. 기존의 중의학 기반 의사결정 시스템, 머신러닝, 딥러닝 연구의 데이터 및 단일 목표 제약의 한계를 극복하기 위해, 본 논문에서는 76억 매개변수의 대규모 언어 모델(LLM)인 Tianyi를 제시합니다. Tianyi는 고전 문헌, 전문가 논문, 임상 기록, 지식 그래프 등 다양한 중의학 자료를 사용하여 사전 훈련 및 미세 조정되었으며, 점진적인 학습 방식을 통해 상호 연결된 체계적인 중의학 지식을 통합하도록 설계되었습니다. 또한, 중의학 시험, 임상 과제, 도메인 특정 질의응답 및 실제 시험을 평가하기 위한 종합적인 평가 벤치마크인 TCMEval을 구축했습니다. 광범위한 평가 결과, Tianyi가 중의학 임상 실습 및 연구에서 AI 어시스턴트로서 중의학 지식과 실제 적용 간의 간극을 메울 수 있는 상당한 잠재력을 가지고 있음을 보여줍니다.
