Aug, 2023

利用大型语言模型自动化科学文章的分类和趋势分析：以眼科为例应用

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TL;DR提出了一种基于大型语言模型的自动化文章分类方法，主要关注眼科领域，但可扩展到其他领域，采用自然语言处理技术，包括零 - shot 学习的 LLM 模型，通过比较不同变种的 BART，BERT 以及其变种（如 distilBERT，SciBERT，PubmedBERT，BioBERT），证明了 LLM 在无人干预的情况下，对大量眼科论文进行分类的有效性，通过趋势分析使得研究人员和临床医生能够轻松分类和检索相关论文，在文献综述、信息收集、以及不同学科领域内新兴科学趋势识别方面节省时间和精力，同时，该模型在其他科学领域的可扩展性也拓宽了其在促进研究和趋势分析方面的影响。
发现论文，激发创造
  • Ophtha-LLaMA2：一款用于眼科的大型语言模型

    在医学领域中，通过使用预训练的大型语言模型（LLMs），我们成功构建了一个特别针对眼科疾病诊断的 LLM，名为 “Ophtha-LLaMA2”，并证明了其在眼科诊断中表现出了令人满意的准确性和效率，为眼科医生提供了改进的诊断支持工具。同时，该研究也展示了 LLMs 在眼科领域中的潜力和前景。

    Dec, 2023

  • OphGLM: 基于指令与对话训练的眼科大型语言与视觉助手

    本文研究和构建了一个眼科大型多模型模型来进行眼科疾病评估和诊断，并通过病情相关知识数据和公开可用的实际医疗对话建立了一个新的眼科多模态指示和对话微调数据集。实验结果表明，该模型表现异常优秀，具有革命性的眼科临床应用潜力。

    Jun, 2023

  • 通用到医疗应用的大型语言模型调查：数据集、方法论和评估

    大型语言模型（LLMs）在各种自然语言处理任务中表现出令人惊讶的性能。最近，结合领域特定知识的医学 LLMs 在医疗咨询和诊断方面展现出卓越能力。本文系统地探讨了如何基于通用 LLMs 训练医学 LLMs，并提供了指导各种医学应用的 LLMs 发展的方法。

    Jun, 2024

  • 利用 NLP 技术增强医疗科室对患者的分配

    通过使用关键词训练一个深度学习架构，我们提出了一个不需要预训练与微调，可以直接应用于特定环境进行多标签分类的方法，该方法在文本分类中显著提高了性能，是一种有潜力的替代传统方法的有效选择，并在各种医学领域具有潜在应用。

    Dec, 2023

  • 关于医学图像分析的大型视觉语言模型的实证研究

    本研究探讨了视觉语言模型在医学图像分析任务中的零样本和少样本鲁棒性，通过全面的实验验证了视觉语言模型在分析生物医学图像方面的有效性。

    Feb, 2024

  • 2017 年至 2023 年大型语言模型研究的文献计量学综述

    本文通过对 5000 多篇学术文献的综合分析，提供了关于 LLM 研究的路线图，包括核心算法开发、自然语言处理任务、LLM 在医学、工程、社会科学和人文学科中的应用等方面的研究趋势以及研究范式和合作模式的变化，为研究人员、从业者和决策者了解 LLM 研究的当前状态、影响和潜力提供了有价值的见解。

    Apr, 2023

  • 运动科学与医学中的大型语言模型：机遇、风险和考虑因素

    本文探讨了使用大型语言模型在体育科学和医学领域中所面临的潜在机遇、风险和挑战，并就应用大型语言模型所存在的数据偏见、保密数据曝露、有害输出产生以及与人类喜好的协调等问题进行了讨论。

    May, 2023

  • EyeGPT: 大型语言模型的眼科助理

    通过三种优化策略，我们引入了专门设计用于眼科学的 EyeGPT，该模型的综合评估框架包括不同领域的眼科学数据集、不同用户和多样化的查询意图。该模型在可理解性、可信度和同理心方面与人类眼科医生相当，为开发专门的大型语言模型在眼科学中提供了有价值的见解。

    Feb, 2024

  • 大型语言模型用于科学研究的跨学科视角

    大型语言模型 (LLMs) 能够在不同学科领域发挥作用和限制，加强科学研究，例如通过总结大量出版物加速文献回顾，通过自动语法纠正提升代码开发，和优化科学写作过程。然而，LLMs 面临挑战，如依赖庞大且有时偏颇的数据集，以及出于使用而引发的潜在伦理困境。我们对 LLMs 在不同领域的影响进行重要讨论，从自然科学中帮助模拟复杂生物序列，到社会科学中解析大规模的定性数据。最后，我们提供一种细致的观点，认为 LLMs 既是科学进步的福音，也是其边界。

    Nov, 2023

  • 从初学者到专家：将医学知识建模到通用 LLM 中

    本研究通过将预训练的通用大型语言模型精细调整为医学领域专家，并结合多种优化方法，包括注入通用医学知识、医学领域指导微调和特定医学任务适应性调整，成功提升了在医学领域的推理和应答能力。

    Dec, 2023