Large Language Models Encode Clinical Knowledge
Mr. Valley's Knowledge Sharing Podcasts
Deep Dive
Shownotes Transcript
AI + 医疗 </context> <raw_text>0 准备分解一些研究。这篇论文《大型语言模型中的代码临床知识》探讨了大型语言模型(LLM)理解和回答医学问题的能力。这是一个非常相关的主题,尤其是在人工智能在医疗保健领域越来越受到关注的情况下。哦,绝对是。就像,这些
像驱动聊天机器人和撰写文章的那些超级智能语言模型实际上在医疗环境中是否有用。这是一件大事。没错。论文介绍了这个名为 MultiMed QA 的新基准来测试这些模型。你能告诉我们更多关于它的信息吗?好的。MultiMed QA 是一个超级
超级酷的基准,它结合了一堆不同的医学问答数据集。有些来自专业的医学考试,有些来自研究论文,有些甚至是人们在线搜索的问题。这就像一个大型测试,看看这些模型如何理解不同类型的医学问题。
这很有趣。我看到他们在这个基准上测试了一个名为 FlonPalm 的模型。它表现如何?FlonPalm 在选择题上表现出色,在所有选择题上都达到了最先进的准确率,甚至超过了一些其他非常强大的模型。在 MedQA(类似于美国医生的考试)上,它比之前的最佳模型提高了 17% 以上。哇,这听起来确实令人印象深刻。
但我猜选择题只是其中一部分。那么更开放式的问题呢,比如人们可能会问医生的问题?论文提到,Flan Palm 对开放式问题的回答暴露出一些需要解决的差距。这是有道理的。医学是一个复杂的领域,安全标准很高。那么研究人员是如何尝试解决这个问题的呢?他们提出了一种巧妙的技术,称为指令提示微调。
基本上,这是一种只用几个好的医学答案示例来微调模型的方法。这就像给模型一个速成课程,教它如何提供安全和有帮助的医疗建议。由此产生的模型被称为 MedPalm。MedPalm,是吗?这改善了情况吗?是的。MedPalm 的答案比 FlanPalm 的好得多。它们更符合医生的说法,而且不太可能造成伤害。
这是一个非常酷的例子,说明我们如何使这些模型更安全,并使其更适用于医疗应用。听到这个消息令人放心,但我认为在我们能够在真正的临床环境中信任这些模型之前,还有很多工作要做,对吧?哦,是的,当然。这篇论文只是一个开始。
我们需要开发更好的方法来评估这些模型,尤其是在偏见和公平性方面。我们需要不断微调它们,以确保它们向所有人提供准确和有用的信息。绝对的。
听起来这里有很多令人兴奋的潜力,但也需要承担很大的责任才能做到正确。毫无疑问。这篇论文确实突出了在医学中使用 LLM 的前景和挑战。这是一个超级酷的领域,我很高兴看到它未来的发展。感谢您的讨论。