医疗大模型：数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策，为未来医疗服务提供全新可能性 1.指令数据集构建 目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型（如：ChatGPT）生成的指令数据，其不可避免的存在数据幻想的问题，数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用和拓展。因此，本项目为了提高...
在医学领域实现一个基于大模型和本地知识库的智能问答系统,需要考虑医学领域的专业知识和术语。我们将构建一个简单版本的系统,该系统能够处理医学问题,并且能够从本地知识库中检索相关信息来生成答案。 技术栈: 自然语言处理模型:使用Hugging Face的Transformers库中的预训练模型如BioBERT或SciBERT等,这些模型已经在生物医...
目的/意义构建中文医学知识问答语料数据集,为医学垂域大模型提供标准化的评测基准,进而提升大模型处理中文医学问答任务的准确率和效率.方法/过程构建中文医学论文知识问答数据集,医学名词解释问答数据集和以中国执业医师资格考试真题为基础的问答数据集,整理相关开源数据集.结果/结论自主构建的中文医学知识问答语料数据集丰富...
UMLS 集成:将结构化的医学知识图谱(UMLS)集成到预训练语言模型中。这种方法能够有效利用 UMLS 数据库中的定义和关系,辅助模型生成更加可靠的答案,从而提高生成内容的事实性、完整性和相关性。 术语提取与概念映射:文章评估了三种不同的医学术语提取方法,并将这些术语映射到 UMLS 数据库中的相应概念。通过获取这些概念...
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答 医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答 2024年02月23日 15:48260浏览· 1点赞· 0评论 汀丶人工智能 粉丝:1230文章:58 关注本文为我原创本文禁止转载或摘编 分享到: 投诉或建议 评论0 最热 最新 请先登录后发表评论 (・ω・) 发布...
摘要 大语言模型(LLM)具有强大的学习和推理能力,然而由于缺乏内部知识,该模型面临幻觉挑战。针对医学问答对高质量专业知识的需求,本研究提出一种大语言模型融合知识图谱的医学问答方法,并将其应用于医学科技信息知识服务平台(Med...展开更多 Large language modeling(LLM)has powerful learning and reasoning ability,but...
WiNGPT是一个医疗垂直领域大模型,旨在将专业的医学知识、医疗信息、数据融会贯通,为医疗行业提供智能化的医疗问答、诊断支持和医学知识等信息服务,提高诊疗效率和医疗服务质量。 更新日志 [2024/08/15] 开源🤗WiNGPT2-Gemma-2-9B-Chat;医疗领域增量预训练权重🤗WiNGPT2-Gemma-2-9B-Base ...
哈尔滨工业大学——本草 本草大预言模型经过中文医学指令精调/指令微调(Instruct-tuning) 的LLaMA-7B模型。通过医学知识图谱和GPT3.5 API构建了中文医学指令数据集,并在此基础上对LLaMA进行了指令微调,提高了LLaMA在医疗领域的问答效果。Repo for BenTsao [original name
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策,为未来医疗服务提供全新可能性 1.指令数据集构建 目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型(如:ChatGPT)生成的指令数据,其不可避免的存在数据幻想的问题,数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用和拓展。因此,本项目为了提高医疗领...
医疗大模型:数据+知识双轮驱动实现医学推理、医患问答、病历自动生成、临床决策,为未来医疗服务提供全新可能性 1.指令数据集构建 目前大多数开源的ChatLLM项目使用的是其他模型(如:ChatGPT)生成的指令数据,其不可避免的存在数据幻想的问题,数据幻想问题将严重影响LLM在实际场景中的应用和拓展。因此,本项目为了提高医疗领...