利用大型语言模型（LLMs）生成的合成观察数据，用于改善机器学习模型对于自闭症谱系障碍（ASD）诊断的准确性。通过评估 ChatGPT 和 GPT-Premium 生成的 4,200 个合成观察数据，并使用预训练于生物医学文献的 BERT 分类器比较模型之间的性能差异，发现数据增加了召回率 13%，但降低了精确度 16%。未来的研究将分析不同合成数据特征对机器学习结果的影响。

May, 2024

该研究调查了大型语言模型在生物医学和健康领域中的多种应用，包括生物医学信息检索、问答、文本摘要、信息提取和医学教育等，并研究了 LLM 是否具有革新这些任务的能力，发现 LLMs 在生物医学文献生成方面已取得了显著进展，但在其他方面，其进展并不太大。虽然大型语言模型在生物医学与健康领域应用的潜力巨大，但其使用也存在某些风险和挑战，例如可疑生成的信息以及涉及敏感病人数据的法律和隐私问题。

Jun, 2023

探索大型语言模型 (LLMs) 在医学应用方面的潜力，特别是在药物监测事件提取方面的 ChatGPT 的能力。我们进行了广泛的实验，评估了 ChatGPT 在药物监测事件提取任务中的性能，并采用了各种提示和演示选择策略。研究结果表明，虽然 ChatGPT 在适当的演示选择策略下表现出了合理的性能，但与完全微调的小型模型相比仍然有所不足。此外，我们探索了利用 ChatGPT 进行数据增强的潜力。然而，我们的研究发现将合成数据引入微调可能会导致性能下降，可能是由于 ChatGPT 生成的标签中存在噪声。为了减轻这个问题，我们探索了不同的过滤策略，并发现在适当的方法下可以实现更稳定的性能，尽管不断改进仍然具有挑战性。

Feb, 2024

本文使用 2770 亿行混合临床和英文文本的 GPT-3 架构，开发了一种名为 GatorTronGPT 的临床生成 LLM，以提高医学研究的生物医学自然语言处理。通过使用 GatorTronGPT 训练的合成自然语言处理模型的生成文本，性能优于使用现实临床文本训练的模型。在医生的图灵测试中，医生不能区分 GatorTronGPT 所生成的文本和人类所生成的文本。该研究为 LLMs 在医学研究和医疗保健中的机遇和挑战提供了深入的见解。

May, 2023

研究了大型语言模型在生物医学任务中的性能，并与更简单的模型进行了比较，特别地，探讨了分类和因果关系检测任务。发现精细调整后的模型依然是最佳策略，而简单的词袋模型的表现与最复杂的大型语言模型的表现相当。

Apr, 2023

通过结合临床领域特定知识图谱和大语言模型，在临床自然语言处理中提出了一种创新、资源高效的方法 ClinGen，通过临床知识提取和上下文信息化的大语言模型指导数据生成，持续提升性能，对生成训练实例的多样性和真实数据分布进行有效调整。

Nov, 2023

通过对 OpenAI 的 ChatGPT 进行定性研究，发现大规模语言模型的伦理风险主要包括偏见性和毒性，当前的基准测试无法解决这些问题，为了避免语言模型应用中出现伦理风险，需要制定可靠的基准测试和实施设计。

Jan, 2023

利用生成模型生成的合成数据，本研究探讨了利用合成数据提高临床自然语言处理性能的方法。结果显示在这个高风险领域中有可行的应用前景。

Mar, 2024

本研究的主要目的是提供 ChatGPT 检测的最新技术的全面评估，同时我们评估了其他 AI 生成的文本检测工具，以检测 ChatGPT 生成的内容。此外，我们还创建了一个基准数据集用于评估各种技术在检测 ChatGPT 生成内容方面的性能。研究结果表明，现有方法都不能有效地检测 ChatGPT 生成的内容。

Apr, 2023

通过基于生成型大型语言模型（LLM）的通用文本到文本学习架构和提示调优，解决主要的临床自然语言处理（NLP）任务，并提供了最新的性能。

Dec, 2023