Background
大模型在罕见病领域的表现受限于训练数据覆盖度。Baichuan-M2-32B通过中期训练机制和验证器系统，为这一痛点提供了改进路径。
Core Programs
- 知识注入三阶段::
1. 准备阶段：收集罕见病诊疗指南/专家共识PDF 2. 转换阶段：使用LLM将文档转为Q&A对 3. 注入阶段：通过mid-training机制更新模型参数 - 动态验证增强::
在患者模拟器中添加罕见病测试用例，根据验证器系统的《知识缺口报告》定向补充训练数据 - 混合推理策略::
当触发罕见病关键词时，自动切换至「谨慎模式」：a) 输出置信度声明 b) 提供最新文献查询链接 c) 明确建议转诊专家
Implementation of recommendations
建议医疗机构建立本地罕见病知识库，通过API与模型形成联动诊断系统，形成「AI初筛+专家复核」的工作流程
This answer comes from the articleBaichuan-M2: A Large Language Model for Augmented Reasoning in HealthcareThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何解决Baichuan-M2-32B在罕见病诊断中的知识局限问题？
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