Med PaLM | Deepmind 医疗领域PaLM poc 模型,认为该领域数据稀少仍然是跨模态的难题之一,模型scale 不起来,相比通用的图像和文本世界的数据丰富度要小的很多了 +3 发布于 2023-07-28 09:07・IP 属地北京 登录知乎,您可以享受以下权益: 更懂你的优质内容 ...
论文中显示,Med-PaLM 2是第一个在美国医疗执照考试(USMLE)类问题上达到专家级表现的大语言模型,能够正确回答多项选择题和开放式问题,并对答案进行推理,准确率高达86.5%,大幅超越了Med-PaLM以及GPT3.5。 论文称,虽然这些结果非常令人鼓舞,但现实中的医学领域是相当复杂的。因此,还有必要对该大语言模型进行进一步评估,...
Google DeepMind 的新 Paper,利用 LLM 来优化 prompt,优化过的 prompt 在 PaLm 2-L / GPT-3.5 / GPT-4 模型中测试,benchmark 的指标都提升了。 优化的方法: ①. 创建一个 meta prompt(如何创建 meta prompt 可以参考论文) ②. 在每一个优化的步骤生成新的 prompt ③. 评估 & 迭代 ...
它是通过使用种子医学诊断及其相关症状收集的。该模型是在 PaLM(一个 5400 亿参数的 LLM)及其指令调整变体 Flan-PaLM 上开发的,以使用 MultiMedQA 评估 LLM。 Med-PaLM目前声称性能特别好,尤其是与 Flan-PaLM 相比。然而,它仍然需要超越人类医学专家的判断。到目前为止,一组医疗保健专业人员确定 92.6% 的 Med-Pa...
PaLM 2是驱动AI机器人Bard的模型的升级版,可以生成多种文本回应用户。谷歌称,它可以使用100种语言,擅长数学、软件开发、语言翻译推理和自然语言生成。谷歌还称,PaLM 2已被用于支持自家的25项功能和产品,其中包括AI聊天机器人Bard,以及谷歌文档、幻灯片和工作表等。
这就产生了语言模型预测控制(LMPC),它是一个对 PaLM 2 进行微调的框架,可提高 PaLM 2 在 5 种机器人实体的 78 项任务中的可教性,将未见任务的非专家教学成功率提高了 26.9%,同时将人工纠正的平均次数从 2.4 次减少到 1.9 次。 实验表明,LMPC 还能产生强大的元学习器,提高了在未见机器人化身和 API 上...
最近,斯坦福大学的研究人员公布了一套评分系统,该系统被称为 “基础模型透明度指数”(Foundation Model Transparency Index),根据 10 个大型人工智能语言模型的透明度对其进行评分。 索引中包括一些流行的模型,如 GPT-4、Google 的 PaLM 2 和 Meta 的 LLaMA 2。为了得出排名,研究人员根据 100 项标准对每个模型进行了...
首先,Google对自家的语言模型进行了升级,其本质和Chat GPT类似,能够解决生成代码、问答、翻译等AI模型的基本操作。不同的是PaLM 2具有对信息的判断、筛选及整合能力,简单来说,当你问他一个问题时,PaLM 2将会自行淘汰质量较低或是错误的信息,在整合所有优质内容后,给到你一个更加精准的答案。
PaLM 2 模型还可以「拆分」成不同大小的 4 种版本: Gecko(壁虎)、Otter(水獭)、Bison(野牛)和Unicorn(独角兽)。 在各种设备上部署。 例如在智能手机上就可以运行规模比较小的 Gecko 模型,让移动端也能拥有大语言模型。 PaLM 2 目前已经开放预览,谷歌自家的聊天机器人 Bard 已经用上了 PaLM 2 模型,增强作答...