使用Medprompt提示策略的GPT-4，在MultiMedQA的九个基准数据集中均取得最高分，优于Flan-PaLM 540B、Med-PaLM 2。此外研究人员还讨论了Medprompt策略在“Eyes-Off”数据上的表现，也就是在训练或优化过程中模型未曾见过的数据中的表现，用于检验模型是否过拟合训练数据。结果GPT-4结合Medprompt策略在多个医学基准数据...
而且GPT-4自动生成的思维链比Med-PaLM 2中专家策划的得分更高: 最后,研究人员还探索了Medprompt的跨域泛化能力,取用了MMLU基准中的六个不同的数据集,涵盖了电气工程、机器学习、哲学、专业会计、专业法律和专业心理学的问题。 还添加了另外两个包含NCLEX(美国护士执照考试)问题的数据集。 结果显示,Medprompt在这些...
而且GPT-4 自动生成的思维链比 Med-PaLM 2 中专家策划的得分更高: 最后,研究人员还探索了 Medprompt 的跨域泛化能力,取用了 MMLU 基准中的六个不同的数据集,涵盖了电气工程、机器学习、哲学、专业会计、专业法律和专业心理学的问题。 还添加了另外两个包含 NCLEX(美国护士执照考试)问题的数据集。 结果显示,Med...
弗兰-PaLM 540B医学-PaLM 2GPT-4GPT-4 MedPrompt 他们使用为测试医学知识而创建的基准数据集。其中一些测试是推理性的，一些是医学委员会考试的问题。四个医学基准数据集 MedQA ( PDF )多项选择题回答数据集PubMedQA ( PDF )是/否/也许 QA 数据集MedMCQA ( PDF )多受试者多项选择数据集MMLU（大规模多任...
微软研究团队最新改进的Medprompt提示策略,已使GPT-4在MMLU测试上的表现提升至90.10%,创下该测试的最高分。此成绩超越了近期发布的Gemini Ultra的90.04%。 在改进后的Medprompt+策略中,GPT-4运用特定方法决定最终答案。该策略评估模型对不同候选答案的置信度,即认为每个答案正确的可能性。使用Medprompt+时,GPT-4不...
据站长之家 12 月 4 日报道,微软研究人员展示了 GPT-4 在医学知识测试中的卓越表现,特别是当结合先进的提示工程技术时,其性能超过了专业调整的 MedPaLM2。 研究结果显示,相较于费时费力的调优和模型训练,将更有效的提示工程应用于主流通用模型可能是实现更准确结果的更好途径。Medprompt 方法采用了多种提示工程...
微软的最新研究再次证明了提示工程的强大——无需额外微调,无需专家策划,仅凭提示,GPT-4就能成为“专家”。他们提出的Medprompt提示策略,在医疗专业领域取得了显著成果。在MultiMed QA九个测试集中,GPT-4的表现达到了最优水平。在MedQA数据集(美国医师执照考试题)上,Medprompt让GPT-4的准确率首次超过90%,超过了Bio...
无需微调,只需巧妙运用提示工程,就能让这个通用基础模型发挥专家级别的能力!💪 📚挑战1:如何让GPT-4快速适应医学领域的询问?Medprompt策略通过动态选择和自生成思考链,让模型根据测试样本选择合适的提示示例,轻松适配各种医学任务输入。 📊挑战2:如何确保Medprompt在其他学科也能大放异彩?通过在电气工程、计算机...
微软通过「提示工程」将GPT-4成功转化为医学专家,使用最新提示策略Medprompt在医疗专业领域取得了超过90%的准确率,首次超越其他高度微调的模型。 Medprompt是一个多种提示策略的组合,包括动态少样本选择、自生成思维链和选项洗牌集成,使GPT-4能够在医学领域表现出色,并且该方法具有通用性,可推广到其他专业领域。
据悉，最初将原始 Medprompt 应用于 GPT-4 在综合 MMLU 上的得分率为 89.1%。而通过将 Medprompt 中的集合调用次数从 5 次增加到 20 次，GPT-4 在 MMLU 上的表现进一步提高到 89.56%。为了达到新的 SoTA，微软的研究人员将 Medprompt 扩展为 Medprompt+，方法是在 Medprompt 中添加一种更简单的提示方法...