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大型语言模型


分类

驱动

在这种情况下,由大型语言模型驱动的智能体作为具有多种应用的有希望的工具在医疗保健领域显现出来。
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架构

例如,Bengio正在探索如何创建与当今基于Transformer的大型语言模型架构不同的AI系统。
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构建

但是鉴于大型语言模型的构建和训练方式,一些研究人员表示,它们本身不足以实现AGI。
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广泛

但这些系统缺乏大型语言模型的广泛功能。
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局限性

大型语言模型的局限性
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大型语言模型

为了训练模型的下一代,他们从同一个预训练的大型语言模型开始,但是使用其前代创建的文章进行微调。
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为了证明模型崩溃,研究人员采用了预训练的大型语言模型,并通过基于维基百科条目的数据集对其进行微调。
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优势

近日,北京大学北京国际数学研究中心董彬教授、北京大学肿瘤医院沈琳教授等团队在MedicinePlus发表的综述文章,从技术和应用层面回顾了大型语言模型在医疗领域的发展历程和最新进展,讨论了医疗大型语言模型的优势和局限性。
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AI智能体

特别是在整合病理学、放射学和基因组学等多模态医学数据的任务中,基于大型语言模型的AI智能体(agents)展现了其独特的深度解释和联系能力。
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效果

随着大型语言模型的规模增加,还出现了其他新能力,这提高了AGI也可能简单地出现的可能性,如果大型语言模型变得足够大的话。
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模型崩溃并不意味着大型语言模型将停止工作,但制作它们的代价会增加,Shumailov说。
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影响

还有迹象表明,大型语言模型随着规模增大所获得的收益并不像以前那么大,尽管尚不清楚这是因为数据中新颖性减少(因为现在已经使用了太多数据),还是其他原因。
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其它

那么,大型语言模型是否能够实现AGI呢?
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