モデルの検証システムの主な革新点は以下の通りである:
- 多次元評価システム医学的正確性、臨床的妥当性、回答の完全性など、8つの専門的次元に基づく動的検証フレームワークを構築し、それぞれを医学の専門家によって調整する。
- 患者シミュレーター100,000例以上の実際の症例に基づいたシミュレーションシステムを内蔵しており、モデルテストのために愁訴、病歴、検査結果を含む仮想症例を生成することが可能。
- 強化された学習閉鎖検証結果はトレーニングシステムにフィードバックされ、多段階のRLHF(人間フィードバックによる強化学習)を通じて、モデルのパフォーマンスを継続的に最適化します。
これらのメカニズムにより、このモデルは、診断推奨や治療計画推奨などのシナリオにおいて、一般的なモデルよりもエラーレートを62%(内部テストデータに基づく)減らすことができる。
この答えは記事から得たものである。Baichuan-M2:ヘルスケアにおける拡張推論のための大規模言語モデルについて
































