Bayesian prompt averaging

LLM框架MANANA适应当地癫痫护理实践

研究人员开发了MANANA，一个非参数提示学习框架，旨在协助儿科癫痫护理中的临床医生，特别是在资源受限的地区。该系统适应当地的处方实践，并提供不确定性信号，以便将需要专家审查的病例推迟。MANANA通过从小型患者数据集中学习，将观察到的处方错误转化为可审计的提示记忆，从而改进了标准提示方法。使用贝叶斯提示平均来生成处方似然和置信度分数，使系统能够以高精度处理大部分病例，同时标记不确定的病例以供专家咨询。