这些模型包括ChiMed-GPT[21],AlpaCare[22],Taiyi[23],和MentalLLaMA[24]。这些模型在各种基础模型(如LaMA[25],ChatGLM[26],Baichuan[27])上进行了预训练和微调,融合了专业医学知识和最先进的自然语言处理技术。这些LLM涵盖了广泛的应用,从医疗问答和诊断支持到心理健康分析和中医知识问答。例如,Zhongjing-LLaMA[2...
khb方法解决了这个问题。它允许对GLM框架的许多模型(包括logit、probit、logit、oprobit和mlogit)的嵌套模型的效果进行比较。 khb方法主要用于logit和probit模型的各种变体。但是,它也可以用于线性回归,在这种情况下,它返回与标准技术相同的结果。因此,KHB只是一种使用单个命令进行分解的方便方法。 语法含义khb model-type ...
在第一个任务中，参与者在100秒的休息和50秒的任务块中完成“连接点”拼图（图4B）。GLM分析显示未激活区（ROI 1）在任务期间无显著变化，而活动区（ROI 2）在任务期间信号显著增加（图4，C和D）。作者进行了600微米半径的探照灯分析，显示信息量最大的体素分布（图4E）。使用线性解码器解码任务状态，准确率达...
MedQA-ChatGLM是一个智能、灵活且人性化的医疗问答系统,它可以为用户提供高效、准确且有趣的医疗咨询服务。我们在公开数据集上进行了实验,结果表明MedQA-ChatGLM在回答质量、对话流畅度和用户满意度等方面均优于现有的基准系统。我们希望MedQA-ChatGLM能够成为一个有用且有价值的医疗问答平台,为用户带来更好的医疗体...
每次随机排列打乱X和Y,进行数据协调并在协调后数据上运行GLM关联分析。小提琴图中的每个数据点代表一个 ROI 。百分比是根据相应协变量的 p 值显著(即 p < 0.05)的排列次数除以 1000 次排列计算得出的。百分比越大代表假阳性率越高...
检索精度:普通的 RAG 方法在医学检索中存在精度不足的问题。Med-R2 通过细化查询、迭代整合思维链序列以及考虑证据等级等措施,显著提高了检索精度。 答案提取:许多 RAG 系统直接将检索结果整合到生成过程中,忽略了答案提取的重要性。Med-R2 则通过粗到细的策略进行文档评估和过滤,并选择最相关的文档,辅以思维链演示...
五、总结与展望本文介绍了基于ChatGLM-Med和HuaTuo模型的微调部署过程。通过环境准备、文件准备、微调过程和推理过程等步骤,我们可以成功地使用这两个模型进行特定领域的对话系统开发。未来,随着技术的不断发展,我们相信基于大规模预训练语言模型的对话系统将会在更多领域得到应用和发展。
三个数据集中,Ⅰ-Ⅱ期食管鳞癌占比均超过50%。研究收集参与者血浆样本并进行低深度WGS测序,从中提取片段大小分布(FSD)、核小体定位(NP)、拷贝数变异(CNV)和片段大小覆盖范围(FSC)四种cfDNA特征,同时结合XGBoost、GLM、DRF和深度学习构建集...
General linear model (GLM) analysis will be used to investigate the main effects of Time and Group (experimental vs. control) and the Time x Group interaction. Because it is hypothesized that augmented CBT causes a greater effect on the HADS than cognitive training and that this effect will ...
khb方法解决了这个问题。它允许对GLM框架的许多模型(包括logit、probit、logit、oprobit和mlogit)的嵌套模型的效果进行比较。 khb方法主要用于logit和probit模型的各种变体。但是,它也可以用于线性回归,在这种情况下,它返回与标准技术相同的结果。因此,KHB只是一种使用单个命令进行分解的方便方法。