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微软仅凭「提示工程」让GPT-4成医学专家!超过一众高度阶段性模型

2024-02-06   来源 : 电视

p>此外分析人员还讨论了Medprompt意图在“Eyes-Off”原始数据上的乏善可陈,也就是在专业训练或优化过程当中数学方式未曾见过的原始数据当中的乏善可陈,用于检验数学方式是否过拟合专业训练原始数据。

结果GPT-4相结合Medprompt意图在多个医学标准原始数据集上乏善可陈出色,平均值准确率达到了91.3%。

分析人员还在MedQA原始数据集上顺利进行了融解科学实验,聚焦了三个组件对于整体性能的相对建树。

其当中终端聚合有意识碱基处理过程对性能提升的建树最大。

而且GPT-4终端聚合的有意识碱基比Med-PaLM 2当中专家共谋的得分更高:

最终,分析人员还聚焦了Medprompt的跨域泛化控制能力,取用了MMLU标准当中的六个相同的原始数据集,涵括了生物医学、机器努力学习、哲学、从业者稽核、从业者立法者和从业者心理学的原因。

还添加了另外两个包含NCLEX(美国政府药剂照应考)原因的原始数据集。

表明,Medprompt在这些原始数据集上的视觉效果与在MultiMedQA医学原始数据集上的提升略为相近,平均值准确率提高了7.3%。

论文碱基接:

概述碱基接:[1][2]

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