大模型测试角度领域思考

📝 面试求职: 「面试试题小程序」 ,内容涵盖 测试基础、Linux操作系统、MySQL数据库、Web功能测试、接口测试、APPium移动端测试、Python知识、Selenium自动化测试相关、性能测试、性能测试、计算机网络知识、Jmeter、HR面试,命中率杠杠的。(大家刷起来…)

📝 职场经验干货:

软件测试工程师简历上如何编写个人信息(一周8个面试)

软件测试工程师简历上如何编写专业技能(一周8个面试)

软件测试工程师简历上如何编写项目经验(一周8个面试)

软件测试工程师简历上如何编写个人荣誉(一周8个面试)

软件测试行情分享(这些都不了解就别贸然冲了.)

软件测试面试重点,搞清楚这些轻松拿到年薪30W+

软件测试面试刷题小程序免费使用(永久使用)


今年,大模型技术火遍全球,大家都在考虑着大模型能不能取代人类去工作,大模型怎么去应用,大模型技术怎么去落地,但是,经历了一年的时间,实际看来,目前的大模型技术还不足以代替人类,那么我们是不是应该静下心来去考虑,在自己的行业领域怎么去应对大模型技术呢?

技术高速发展时代

技术高速的发展,尤其是大模型技术,从gpt3 到gpt4,再到gpt4o,不到一年的时间,这么快的发展让每个程序员看的心慌慌,感觉自己的行业要凉凉。其实技术发展的越快,我们越是应该把心态放平稳,把脚步慢下来,不能被技术发展速度牵着鼻子走,欲速则不达,心态放不好,技术终究也是学不会的。

如果静下心来,慢慢看待大模型,发现,大家提了一年多的大模型技术,其实都没有什么实际意义上的建树,大家也是都在模仿着gpt 去做大模型,真正通过大模型技术去盈利的也是寥寥无几。

怎么看待大模型

经历一年多时间,去学习大模型,体验各种大厂的大模型落地产品,关注大模型的新闻。我总结了以下一些观点:

  1. 没有必要去盯着大模型技术不放,准备自己去训练一

### 医疗领域的大规模模型 大规模语言模型(LLMs)在医疗保健AI的应用已经取得了显著进展。这些模型能够处理复杂的自然语言任务,在诊断辅助、药物研发、患者管理等方面展现出巨大潜力。 #### 定义与基本结构 医学大型语言模型是指专门为医疗场景设计的语言理解工具,其核心在于利用大量高质量的医学文献和临床记录作为训练数据源[^1]。这类模型通常具备数亿到数千亿不等的参数量级,并采用多层神经网络架构来捕捉文本特征。为了适应不同应用场景的需求,开发者们还会针对性地调整预训练阶段所使用的语料库组成比例及后续微调策略。 #### 性能评估标准 对于如何评价此类模型的表现,研究者提出了多种量化指标体系。除了常见的准确性外,还包括召回率、F1分数等统计学度量方式;同时也考虑到了专业知识背景下的特殊考量因素——比如术语一致性、逻辑连贯性和解释力等软性维度。此外,MultiMedQA是一个专门为此目的而设立的新颖评测平台,它由七个子集构成,覆盖了广泛的医疗咨询情境,从而为全面检验系统的综合能力提供了可能[^2]。 #### 实际应用案例 实际操作层面来看,成功的实例屡见不鲜。例如,基于Flan-PaLM改进版Med-PaLM已经在多项测试中证明了自己的优越之处,尤其是在解决那些涉及高度专业化知识的问题时表现尤为突出。这表明经过适当优化后的通用型大模型同样可以在垂直细分行业内发挥重要作用。与此同时,也有不少机构正积极探索其他形式的合作模式,如将外部API接口接入内部信息系统或者借助云服务平台实现快速迭代更新等功能扩展. #### 面临的主要挑战 然而值得注意的是,尽管前景广阔但仍存在诸多亟待克服的技术难题和社会伦理争议。一方面是从技术角度出发的安全隐患问题,即怎样确保敏感个人信息不会被泄露出去;另一方面则是关于算法公平性的思考,即防止因偏差而导致某些群体得不到公正对待的情况发生。因此,在推进技术创新的同时也要注重建立健全相应的法律法规框架加以约束指导[^3]. ```python # Python代码示例:加载并使用预训练好的医学LLM进行推理预测 from transformers import pipeline nlp = pipeline('question-answering', model='model_name') result = nlp({ 'context': 'The patient has been experiencing headaches for the past week.', 'question': 'What is wrong with this patient?' }) print(result['answer']) ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值