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本文介绍了Qibo，一个预训练并经过监督微调的大型语言模型，专门针对传统中医领域。Qibo在中医专业语料库上训练，性能出色，并提供了评估工具Qibo基准，以促进中医智能助手的研究和发展。尽管存在限制，如信息准确性问题，Qibo仍为中医领域的自然语言处理带来了突破。
本文是LLM系列文章，针对《Qibo: A Large Language Model for Traditional Chinese Medicine》的翻译。
摘要
在人工智能领域，大型语言模型（LLM）在医学、法律和金融等多个专业领域的用户意图理解和响应方面取得了重大进展。然而，在中医学这一独特的领域，LLMs的性能提升受到其理论与现代医学本质差异以及缺乏专业语料库资源的挑战。在本文中，我们旨在构建和组织一个中医领域的专业语料库，赋予大模型以中医理论特色的专业知识，并成功开发基于LLaMA的Qibo模型，这是中医领域第一个经历了从预训练到监督微调（SFT）的完整训练过程的LLM。此外，我们开发了Qibo基准，这是一个用于评估LLM性能的专门工具，也是一个用于在中医领域评估LLM性能的专门工具。该工具将为量化和比较不同模型在中医领域的理解和应用能力提供重要依据，并为中医智能助手未来的研究方向和实际应用提供指导。最后，我们进行了充分的实验来证明芪波在中药领域具有良好的性能。
1 引言
2 相关工作
3 方法
4 实验和评估
5 结论和局限性
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