通过 LoRA-based instruction-tuning 来提高日本医学问答任务的性能，在多项选择题的评估中发现其可以部分地将领域特定知识整合到大型语言模型中，较大模型效果更显著，并突出了将英语为中心的模型适应于日本应用的潜力，同时也强调了日本为中心的模型的局限性，这一举措标志着在不依赖外部服务的情况下，医疗机构可以对模型进行精细调整和操作的先驱性努力。

Oct, 2023

本研究通过结合非英语语言和高需求产业领域的研究，探讨了一种特定于日本商业领域的大型语言模型（LLM）。我们从头开始训练了一个 130 亿参数的 LLM，使用了一组新的商业文本和专利，并持续使用最新的商业文件进行预训练。随后，我们提出了一个新的日本商业领域问题回答（QA）基准，并对我们的模型进行了评估。结果表明，我们的预训练模型提高了 QA 的准确性，并且在不损失一般知识的情况下不断适应新信息。我们的预训练模型和商业领域基准已公开提供。

Apr, 2024

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

本研究通过比较一般性和专用于医学问答的精简语言模型的性能，旨在填补这方面的空白，并评估不同语言模型家族的性能，以探讨这些模型在医学问答领域的可靠性、比较性能和有效性，从而为不同语言模型在医学领域的特定应用提供有价值的见解。

Jan, 2024

通过评估各种流行的大型语言模型对医学问题的知识，我们能够更好地了解它们作为一个群体的特性。从这次比较中，我们提供了初步的观察结果并提出了进一步研究的问题。

Oct, 2023

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

大型语言模型在临床应用中的关键性挑战是对其进行有效的对齐，以实现准确生成具备事实内容和非平凡推理能力的响应。本研究提出了一种名为 “扩展 - 猜测 - 精化” 的医学问题回答的对齐策略，该策略通过采用指令调整和少样本以及连续思考等方法显著提高了大型语言模型的性能。初步分析表明，该方法在从 USMLE 数据集中选取的问题子集上达到了 70.63% 的优异表现。

Sep, 2023

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

该论文介绍了 MedExpQA，一个基于医学考试的多语言基准，用于评估大型语言模型在医学问答中的表现，并指出目前大型语言模型的性能还有很大的改进空间，特别是对于英语以外的语言。同时，该研究还强调了获取和整合可用的医学知识对于医学问答的后续评估结果具有困难，并呼吁进一步开发其他语言的基准。

Apr, 2024

该研究构建了一个日语聊天数据集，用于调整大型语言模型（LLMs），结果显示该数据集有可能对 LLMs 有利，但也揭示了在非英语语言中构建 LLMs 所面临的一些困难。

May, 2023