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Mercury Decide

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  1. TOOL · CL_332867 ·

    LLM在医学问答上优于决策模型,但成本和速度各异

    一项新研究发布在arXiv上,使用MedQA数据集中的医学选择题,对传统决策模型和生成式大语言模型(LLMs)进行了基准测试。研究发现,虽然LLM配置实现了更高的准确率,范围从78.32%到96.86%,而决策模型为67.71%到89.08%,但像Mercury Decide这样的特定决策模型提供了显著更低的每查询成本。在测试的配置中,Clef Omni显示出最短的请求持续时间。研究还强调,决策模型的概率可以区分正确答案,但其高置信度…