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
多智能体系统如何处理冲突?
多智能体系统通过利用各种策略来处理冲突,使得智能体能够以结构化的方式进行谈判、合作或竞争。当多个智能体追求各自的目标时,由于资源分配、目标不同或信息竞争,可能会产生冲突。为了解决这些冲突,系统通常采用旨在协调、谈判和解决的协议。例如,智能体
Read Now
在联邦学习中,数据是如何分布的?
在联邦学习中,数据分布在多个设备或位置,而不是集中在单一服务器或数据库中。每个参与的设备——例如智能手机、平板电脑或边缘服务器——存储自己的本地数据,这些数据可能包括用户交互、传感器数据或其他信息形式。这种去中心化的方式允许机器学习模型的训
Read Now
联邦学习如何在个性化推荐中应用?
联邦学习是一种方法,它可以在不直接分享用户数据的情况下实现个性化推荐。联邦学习并不是将所有用户数据集中收集到一个中央服务器上,而是允许模型在用户设备上的数据上进行训练。每个设备根据自己的数据计算模型更新,并将这些更新共享给中央服务器,服务器
Read Now

AI Assistant