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PCDT-QA

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  1. TOOL · CL_15847 ·

    研究人员通过合成数据和强化学习调整大语言模型以适应巴西医疗保健

    研究人员开发了一种方法,通过注入官方临床指南的知识来调整大语言模型以适应巴西医疗保健领域。他们从178项指南中创建了一个超过7000万个token的合成数据集,并对一个140亿参数的模型Qwen2.5-14B-Instruct进行了微调。这个调整后的模型在新基准HealthBench-BR和PCDT-QA上取得了高分,尽管模型规模较小,但表现优于几个领先的商业模型。该团队已发布数据集、基准和模型权重,以促进巴西葡萄牙语临床自然语言处理…