(4)放射性报告生成测试中,80B参数的Med-PaLM M平均有40.50%的报告比放射科医生做的更好(被临床医生采纳),而12B和562B,分别为34.05%和32.00%。另外,遗漏和错误率测试显示,Med-PaLM M 12B和84B模型平均每份报告的遗漏率最低,为0.12,其次是562B模型为0.13。这一结果与MIMIC-CXR上人类放射科医生...
在所有大小的模型中,谷歌发现到指令微调的Flan-PaLM模型在MedQA、MedMCQA和PubMedQA数据集上的性能优于基线PaLM模型。 在PubMedQA数据集中,8B的Flan-PaLM模型的性能领先基线PaLM模型超过30%。 在62B和540B变体的情况下,也发现了类似的显著改进。 如下图所示的这些结果表明了指令微调的强大优势。 谷歌没有对指令提...
在科学共识方面,Med-PaLM的结果具有92.6%的一致性,远高于其前体,与真人医生相近。但和真人相比,Med-PaLM输出的错误或不准确信息还是比较高的,在信息缺失方面差距则小一些。不过错误的信息不一定会真的带来伤害,经过专家评估,Med-PaLM造成伤害的可能性与严重性和人类相比并不大。甚至出现偏见的概率比人类还要低。
在评估中,Med-PaLM表现令人鼓舞,一组临床医生对其回答的评分为92.6%,与现实中临床医生的水平(92.9...
针对人工智能赋能医疗高质量发展,谷歌推出医疗大模型 Med-PaLM;2023 世界人工智能大会(WAIC)期间,国家...
据站长之家 7 月 31 日报道,由谷歌旗下多家研究所组成的专家团队近日发布论文,公布了一款名为 Med-PaLM M 的多模态模型。 Med-PaLM M 是一个大型多模态生成模型,可以灵活地编码和解释生物医学数据。Med-PaLM M 相比于现有模型在多项任务上表现竞争力,甚至有些任务表现更好。研究人员还展示了 Med-PaLM M ...
Med-PaLM 2是谷歌对标OpenAI GPT系列的大语言模型PaLM 2的衍生品,后者是目前世界上参数量最大的大语言模型之一。而前缀Med指该模型专注于医疗领域。谷歌称,由于Med-PaLM 2经过了专业医生的训练,因此在医疗领域较ChatGPT等通用聊天机器人更胜一筹。 Med-PaLM 2在今年五月份的谷歌I/O开发者大会上首次对外公开,据...
谷歌的医疗大模型Med-PaLM在医学问题回答方面表现出色,与临床医生的水平相当。这一成果是谷歌在人工智能领域的又一重要突破。据谷歌7月12日发表在《Nature》上的论文显示,Med-PaLM在回答医学问题时的准确率达到了92.6%,与现实中临床医生的水平(92.9%)相当。Med-PaLM是谷歌基于其强大的人工智能技术开发的一种...
在LLM应用的场合中,最让人头疼的一点无疑是有时LLM不顾事实乱给回复
最近,谷歌的医疗大模型Med-PaLM经过微调后取得了令人瞩目的成果,并在医学领域取得了专家水准的表现。这项研究成果引起了广泛的关注,并在知名科学期刊Nature上发表。该研究不仅向我们展示了谷歌在医学问题上的巨大进步,而且更重要的是,他们提出了一套全新的评估基准,名为MultiMedQA,用于评估大型模型在临床方面的能力...