Baichuan-M2-32Bは、医療タスク用の汎用大規模言語モデルと比較して、どのような性能のブレークスルーがあるのでしょうか？

2025-08-25

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このモデルは、一般的なLLMと比較して、医療タスクにおいて3つの大きなブレークスルーを達成している：

知識の深さ最新の臨床ガイドラインや添付文書、その他の専門知識を中間トレーニングに取り入れることで、希少疾患の同定などの精度が40%向上する。
推論の信頼性特別に設計されたChain-of-Thought（思考の連鎖）メカニズムにより、診断推論を解釈可能に。
応答効率トークン処理速度が最大 350token/s（RTX 4090）に最適化され、ネイティブの Qwen2.5-32B の 2.3 倍の速度で臨床のリアルタイム要件に対応。

HealthBenchテストによると、F1値は薬物相互作用判定などのサブタスクで0.91に達し、同じパラメータサイズのジェネリックモデルより有意に優れている。

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