LLMs中的微调是什么?

LLMs中的微调是什么?

在医疗保健中,llm以各种方式应用,例如分析医疗记录,生成患者摘要以及协助研究。他们可以处理非结构化数据,如临床记录和提取相关细节,帮助医疗保健专业人员做出明智的决策。例如,LLM可以总结患者的病史,并以易于理解的格式呈现给医生。

LLMs也在患者互动中发挥作用。由LLMs提供支持的聊天机器人可以回答基本的医疗查询,安排约会或提供后续护理说明。这些应用程序有助于减少医疗保健人员的工作量并提高患者参与度。

在研究中,LLMs通过总结科学论文或识别大型数据集中的趋势来提供帮助。例如,他们可以分析特定药物有效性的研究,并为研究人员提供见解。虽然LLMs不能替代医疗专业知识,但它们是提高效率和支持医疗环境决策的宝贵工具。

本内容由AI工具辅助生成,内容仅供参考,请仔细甄别

专为生成式AI应用设计的向量数据库

Zilliz Cloud 是一个高性能、易扩展的 GenAI 应用的托管向量数据库服务。

免费试用Zilliz Cloud
继续阅读
如何在项目中使用卷积神经网络?
要开始学习计算机视觉,请先了解其基本概念,例如图像处理,特征提取和对象检测。熟悉像素、色彩空间和边缘检测等关键概念。免费的在线资源,如Coursera的计算机视觉课程或OpenCV的官方文档,提供了一个很好的介绍。掌握基础知识后,学习如何使
Read Now
OpenFL(开放联邦学习)是如何工作的?
OpenFL(开放联邦学习)是一个框架,能够让多个参与方在不共享原始数据的情况下协同训练机器学习模型。参与者不将数据移动到中央服务器,而是在各自的数据上本地训练模型,并仅共享模型更新或梯度。这种方法有助于保持数据的隐私和安全,同时仍能从所有
Read Now
分片对基准测试有什么影响?
分片可以显著影响基准测试,通过提升性能和可扩展性,同时也引入可能影响测试结果的复杂性。分片涉及将数据集分割到多个数据库或服务器中,以便每个分片只保存总数据的一部分。这种方法允许并行处理,从而提高数据检索和处理的速度与效率。例如,如果一个数据
Read Now