我们评估了多种模型，包括传统机器学习模型、预训练语言模型和大型语言模型，比较它们在社交媒体健康相关自然语言处理任务中的性能。实验结果表明，使用大型语言模型进行数据增强可以获得比仅使用人工标注数据训练的模型更好的结果，并且传统的有监督学习模型在零样本设置中也表现出优于大型语言模型的性能。

Mar, 2024

我们在这项工作中，首次对多种大语言模型（LLMs）进行了全面评估，包括 Alpaca、Alpaca-LoRA 和 GPT-3.5，针对在线文本数据中的各种心理健康预测任务。我们进行了广泛的实验，涵盖了零样本提示、少样本提示和指令微调。研究结果表明，对于心理健康任务，LLMs 在零样本和少样本提示设计上具有有限但有希望的性能。更重要的是，我们的实验表明，指令微调可以显著提升 LLMs 在所有任务上的表现。我们最佳微调模型 Mental-Alpaca 在平衡精度上比 GPT-3.5（规模大 25 倍）高出 16.7％，并与最先进的任务特定模型相媲美。我们总结了一系列行动指南，供未来的研究人员、工程师和实践者参考，介绍如何赋予 LLMs 更好的心理健康领域知识，并成为心理健康预测任务的专家。

Jul, 2023

该研究探讨了大规模语言模型在多模态健康预测中的应用，通过上下文信息和生理数据进行综合评估，并展示了 fine-tuned 模型在健康预测任务中的表现和对上下文增强策略的有效性。

Jan, 2024

大型语言模型在医疗保健领域的部署引发了热情和忧虑，本综述论文探讨了针对医疗保健应用设计的现有大型语言模型的功能，从传统的预训练语言模型到目前的医疗保健领域的大型语言模型发展轨迹，特别关注临床语言理解任务的潜力以及性能评估、挑战和限制。

Dec, 2023

综述医学领域中大型语言模型评估的现状、挑战以及将其负责地整合到临床实践中所需的持续研究和创新。

May, 2024

最近，大型语言模型 (LLM) 在解决各种任务方面展现了令人印象深刻的能力。然而，尽管在各种任务中取得了成功，但以前的研究尚未调查它们在生物医学领域的能力。为此，本文旨在评估 LLMs 在基准生物医学任务中的性能。为此，我们对 26 个数据集中 6 个不同生物医学任务的 4 种流行 LLMs 进行了全面评估。据我们所知，这是第一次在生物医学领域对各种 LLMs 进行广泛评估和比较。有趣的是，基于我们的评估结果我们发现，在具有较小训练集的生物医学数据集中，零次矫正的 LLMs 甚至在效果上超过了当前最先进的生物医学模型。这表明，在大型文本语料库上进行预训练使 LLMs 在生物医学领域具有了相当专业的能力。我们还发现，在所有任务中没有单个 LLM 能够胜过其他 LLMs，不同 LLMs 的性能可能会因任务而异。尽管与在大型训练集上进行精细调整的生物医学模型相比，它们的性能仍然相当差，但我们的研究结果表明，LLMs 在缺乏大规模注释数据的各种生物医学任务中具有潜在的价值工具。

Oct, 2023

大型语言模型在医疗领域的利用引发了劲头和担忧，本文概述了目前开发的大型语言模型在医疗保健方面的能力，并阐明它们的发展过程，旨在提供从传统预训练语言模型（PLMs）到大型语言模型（LLMs）的发展路线图的概览。总的来说，我们认为正在进行一次重大的范式转变，从 PLMs 过渡到 LLMs，这包括从辨别式人工智能方法向生成式人工智能方法的转变，以及从以模型为中心的方法论向以数据为中心的方法论的转变。

Oct, 2023

探究专有和开源大型语言模型在患者试验匹配任务中的有效性，并证明在有限和合成数据集上进行微调后，开源模型与专有模型性能相当，从而为它们在实际医疗应用中的部署提供了巨大机会。

Dec, 2023

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

评估医疗领域中多样化的大型语言模型在七个任务和十三个数据集上的综合性能

Apr, 2024