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在回答和解释棘手的医学问题上评估大型语言模型
通过构建两个新的数据集，利用多个评估指标以及医学专家编写的解释进行实验，我们发现 LLMs 在回答医学问题方面表现出色，但是现有的基准测试数据集在捕捉真实临床病例的复杂性以及提供参考解释方面存在不足，因此需要开发新的度量指标以支持可解释医疗
PDF4 months ago
LLM 对相关医学参考文献的引用质量评估框架和分析
使用大型语言模型（LLMs）回答医学问题，验证其生成的来源的相关性，并开源医学问题和专家注释的数据集以便进行未来评估。
PDF5 months ago
ChatGPT 在 USMLE 上的表现：揭示大型语言模型为 AI 辅助医学教育的潜力
本研究评估了使用 ChatGPT 回答医学问题的可靠性，结果发现 ChatGPT 的答案更加上下文相关，代表着较好的演绎推理模型。ChatGPT 等语言学习模型可以成为 e-learners 的宝贵工具，但研究表明还有提高其准确性的空间。
PDFa year ago
有效的迁移学习方法用于相似问题鉴定：用户问题匹配 COVID-19 常见问题解答
利用预训练神经网络上的双重微调方法，先使用医疗问答对进行预训练，然后使用医学问答对进行微调，以确定医学问题的相似性，特别适用于 COVID-19 相关问答系统匹配用户问题。
PDF4 years ago