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PubMedQA
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研究人员推出BioGraphletQA框架，用于生成复杂的生物医学问答数据集
研究人员开发了一个新的框架，用于生成由知识图谱片段锚定的复杂问答数据集。该方法使用知识图谱中的小型子图来指导大型语言模型创建事实依据的问题。首个应用BioGraphletQA是一个生物医学数据集，包含超过119,000个问答对，在现有基准测试中已显示出准确性的显著提高。
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新的RAG方法用于医学QA，结果喜忧参半，多模态方法在大规模上优于微调
研究人员开发了MED-VRAG，一个新颖的迭代多模态检索增强生成框架，该框架处理医学文档页面图像，包括表格和图形，而不仅仅是文本。该系统在四个医学QA基准测试中的平均准确率为78.6%，比基线高5.8个百分点，比MedRAG + GPT-4的比较高1.8个百分点。另外，一项在4B参数模型上比较领域微调与RAG在医学问答中的研究发现，微调带来了显著的6.8个百分点的准确率提升，而RAG未显示统计学上的显著改进。