Lingdan-V2

新LLM专为中医临床辨证开发

研究人员开发了一系列大型语言模型，参数量从40亿到140亿不等，专门用于中医药（TCM）临床辨证。这些模型采用了一种新颖的分阶段临床对齐框架，该框架结合了中医药数据的持续预训练、互补推理监督以及以处方为中心的强化学习。在强化学习后，参数量为140亿的模型在一个公开基准上达到了37.0的处方生成F1分数，在一个私有临床数据集上达到了52.8的草药级别F1分数，在某些指标上优于更大的DeepSeek-R1模型。