Automatic Interactive Evaluation for Large Language Models with State Aware Patient Simulator

最新推荐文章于 2025-11-24 18:29:32 发布

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本文介绍了一种自动交互评估（AIE）框架，结合状态感知患者模拟器（SAPS），用于更真实地评估大型语言模型（LLM）在医疗情境中的交互能力。AIE和SAPS填补了传统评估与临床实践之间的差距，提供了多轮医患模拟，以分析LLM在复杂患者互动中的表现。实验结果表明，AIE与人类评估相符，有望改革医疗LLM测试并提升医疗服务质量。

本文是LLM系列文章，针对《Automatic Interactive Evaluation for Large Language Models
with State Aware Patient Simulator》的翻译。

摘要

大型语言模型（LLM）在人类互动方面表现出了非凡的熟练程度，但其在医学领域的应用仍有待充分探索。以往的工作主要集中在医学知识与检查的表现上，与现实情况相去甚远，无法评估LLM在临床任务中的能力。为了增强大型语言模型（LLM）在医疗保健中的应用，本文引入了自动交互评估（AIE）框架和状态感知患者模拟器（SAPS），针对传统LLM评估与临床实践细微需求之间的差距。与以前依赖静态医学知识评估的方法不同，AIE和SAPS为通过多轮医患模拟评估LLM提供了一个动态、现实的平台。这种方法提供了更接近真实临床场景的方法，并允许对LLM行为进行详细分析，以应对复杂的患者互动。我们广泛的实验验证证明了AIE框架的有效性，其结果与人类评估非常一致，突显了其在彻底改变医疗LLM测试以改善医疗服务方面的潜力。