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  1. TOOL · CL_254199 ·

    新论文提出负责任的生物医学机器学习LLM评估方法

    一篇新发表在arXiv上的论文详细介绍了一种在生物医学机器学习中更负责任地沟通大型语言模型(LLM)评估者校准的方法。该研究确定了评估LLM性能的四个不同账本:植入扰动、独立检测器输出、人类倾向和人类新增发现。对一个合成的日本护理交接工作流程的审计揭示了校准数据的存储和解释方式存在重大问题,突显了一种故障模式,即声称的精确率和召回率指标未能准确反映LLM评估者的性能。作者提出了一个审计框架和一个最低校准门槛,以确保对生物医学机器学习能…