Histórico
O desempenho de modelos grandes no domínio de doenças raras é limitado pela cobertura dos dados de treinamento. O Baichuan-M2-32B oferece um caminho para melhorar esse ponto problemático por meio de um mecanismo de treinamento de médio prazo e um sistema de validação.
Programas básicos
- Três estágios da infusão de conhecimento::
1. fase de preparação: coleta de diretrizes de doenças raras/consenso de especialistas em PDF 2. fase de conversão: uso do LLM para converter documentos em pares de perguntas e respostas 3. fase de injeção: atualização dos parâmetros do modelo por meio do mecanismo de treinamento intermediário - Aprimoramentos de validação dinâmica::
Adição de casos de teste de doenças raras ao simulador de pacientes e direcionamento de dados de treinamento adicionais com base no Relatório de Lacunas de Conhecimento do sistema Validador - estratégia de raciocínio misto::
Muda automaticamente para o "modo de cuidado" quando palavras-chave de doenças raras são acionadas: a) Emite uma declaração de confiança b) Fornece um link para a pesquisa mais recente na literatura c) Sugere explicitamente um especialista de referência
Implementação de recomendações
Recomenda-se que as instituições médicas estabeleçam uma base de conhecimento local sobre doenças raras e formem um sistema de diagnóstico vinculado por meio de APIs e modelos para formar um fluxo de trabalho de "triagem inicial de IA + revisão por especialistas".
Essa resposta foi extraída do artigoBaichuan-M2: um modelo de linguagem grande para raciocínio aumentado na área de saúdeO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " Como lidar com as limitações de conhecimento do Baichuan-M2-32B no diagnóstico de doenças raras?
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