연구팀은 NVIDIA CUDA 없이 AMD Instinct MI300X GPU를 사용하여 Qwen3-1.7B 모델을 기반으로 임상 의학 질문 답변 AI인 MedQA를 개발했습니다.
MedQA는 의료 관련 객관식 문제를 풀고, 정답과 함께 임상적 추론 설명을 제공하며, Hugging Face 생태계의 도구를 활용하여 ROCm에서 원활하게 실행됩니다.
연구팀은 LoRA(Low-Rank Adaptation) 기법을 사용하여 모델의 일부 파라미터만 학습시켜 메모리 사용량을 줄이고 빠른 학습을 가능하게 했습니다. 2,000개의 MedMCQA 데이터셋으로 5분 만에 학습을 완료했습니다.
MedQA는 의료 분야 AI 연구에서 NVIDIA GPU에 대한 의존성을 줄이고 AMD 하드웨어의 활용 가능성을 보여주는 중요한 사례입니다.
연구 결과는 Hugging Face Hub에 모델로 공개되었으며, GitHub 저장소를 통해 전체 학습 파이프라인을 확인할 수 있습니다.