【数据科学赛】PromptCBLUE:首个中文医疗场景LLM评测基准 #¥16000

阿里天池竞赛 - CCKS2023-面向金融领域的主体事件检测 主体事件检测是语言文本分析和金融领域智能应用的重要任务之一,如在金融风控领域往往会对公司主体进行风险事件的检测。基于句子粒度的上下文进行公司事件检测,事件包含事件类型和主体要素(即公司主体),句中可能存在多个事件,多个公司主体且每个公司都可能存在多个事件类型标签,并且各类型标注样本分布不均匀,部分类型样本量较少,我们希望检测出文本中包含的所有主体事件。本次评测任务的文本语料来自于互联上的公开新闻、报告,将作为CCKS-2023的评测任务之一,依托于天池大赛平台进行评测。 阅读详情

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以下信息由AI辅助创作,仅供参考,请以官网为准(文末阅读原文)

大赛背景

近年来,以ChatGPT、GPT-4等为代表的大语言模型(LLM)掀起了新一轮自然语言处理领域的研究浪潮,展现出了类通用人工智能(AGI)的能力,受到业界广泛关注。在LLM大行其道的背景下,几乎所有的NLP任务都转化为了基于提示的语言生成任务。然而,在中文医学NLP社区中,尚未有一个统一任务形式的评测基准。为推动LLM在医疗领域的发展和落地,华东师范大学王晓玲教授团队联合天池团队推出PromptCBLUE评测基准,将CBLUE基准进行二次开发,将16种不同的医疗场景NLP任务全部转化为基于提示的语言生成任务,形成首个中文医疗场景的LLM评测基准。PromptCBLUE将作为CCKS-2023的评测任务之一,依托于天池大赛平台进行评测。

大赛赛道

考虑到目前的LLM训练可能涉及商业数据,大规模模型开源受到各种外在条件的限制,我们将对PromptCBLUE评测开放两个赛道:

PromptCBLUE_:中文医学领域多任务少镜头学习大规模指令调优数据集 本文还有配套的精品资源,点击获取 简介:该数据集专为中文医学领域设计,采用少镜头学习技术,允许模型在样本量有限的情况下学习新任务和识别医学概念。包含大规模指令调优数据,旨在提升AI在医学文本理解和应用上的性能。数据集可能与Python语言和类似ChatGPT的NLP模型相关,用于训练能理解和回应医学专业问题的聊天机器人。解压后包含“说明.txt”和“PromptCBLUE_... 阅读详情

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