A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges

本文是LLM系列文章,针对《A Survey of Large Language Models in Medicine: Principles, Applications, and Challenges》的翻译。

摘要

大型语言模型(LLM),如ChatGPT,由于其令人印象深刻的人类语言理解和生成能力而受到广泛关注。因此,LLM在医学中的应用,以帮助医生和患者护理,成为人工智能和临床医学的一个有前途的研究方向。为了反映这一趋势,本调查全面概述了LLM在医学中的原理、应用和面临的挑战。具体而言,我们的目标是解决以下问题:1)如何构建医疗LLM?2) 医疗LLM的下游性能是什么?3) 如何在现实世界的临床实践中使用医学LLM?4) 医疗LLM的使用带来了哪些挑战?以及5)我们如何更好地构建和利用医学LLM?因此,本调查旨在深入了解LLM在医学中的机遇和挑战,并为构建实用有效的医学LLM提供宝贵的资源。定期更新的医学LLM实用指南列表可在https://github.com/ai-in-health/medllmspracticalguide找到.

1 引言

2 医疗大语言模型的原则

2.1 预训练

2.2 微调

2.3 提示

一篇综述洞悉医学大型语言模型的原理,应用和挑战 在过去的一年中,随着 GPT-4、LLaMA、Mistral,PaLM 等先进技术的突飞猛进,大型语言模型(Large Language Models)已经引领全球人工智能进入了一个全新的基础模型时代,这一时代不仅开启了技术创新的新篇章,也彻底重塑了各行各业的运作模式。特别是在医疗领域,这些变革显得尤为突出。医疗领域不仅是全球各国竞相投资的重点研究领域,而且与一个国家的医疗水平和综合国力密切相关。在这样的背景下,大型语言模型在医疗领域究竟能带来怎样的变革和影响? 阅读详情

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