Flo Health 借 Databricks 微调开源医疗模型

Flo Health 披露了其用 Databricks AI Runtime 微调开源模型的做法：在无服务器 NVIDIA H100 GPU 上做分布式训练，公司估计由此可将推理成本较前沿模型 API 降低一个数量级。 方案先搭建评测框架，由 26 个 AI judges 组成，其中 12 个负责医疗安全、6 个针对微观行为、8 个评估实用性；再生成超 15,000 条隐私优先的合成问题，通过 SFT 与 DPO 完成训练，目标是让不同任务使用合适模型时保持一致的安全标准。上述成本降幅为 Flo Health 自身的估计。

AI 根据报道生成 · 1 小时前更新

还没有足够的连续观测数据，暂不绘制趋势。