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开源医疗大模型排行榜:健康领域大模型基准测试

多年来,大型语言模型 (LLMs) 已经发展成为一项具有巨大潜力,能够彻底改变医疗行业各个方面的开创性技术。这些模型,如 GPT-3,GPT-4 和 Med-PaLM 2,在理解和生成类人文本方面表现出了卓越的能力,使它们成为处理复杂医疗任务和改善病人护理的宝贵工具。它们在多种医疗应用中显示出巨大的前景,如医疗问答 (QA) 、对话系统和文本生成。此外,随着电子健康记录 (EHRs) 、医学文献和病人生成数据的指数级增长,LLMs 可以帮助医疗专业人员提取宝贵见解并做出明智的决策。 然而,尽管大型语言模型 (LLMs) 在医疗领域具有巨大的潜力,但仍存在一些重要且具体的挑战需要解决。 当模型用于娱乐对话方面时,错误的影响很小; 然而,在医疗领域使用时,情况并非如此,错误的解释和答案可能会对病人的护理和结果产生严重后果。语言模型提供的信息的准确性和可靠性可能是生死攸关的问题,因为它可能影响医疗决策、诊断和治疗计划。 例如,当有人问 GPT-3 关于孕妇可以用什么药的问题时,GPT-3 错误地建议使用四环素,尽管它也正确地说明了四环素对胎儿有害,孕妇不应该用。如果真按照这个错误的建议去给孕...

DeepSeek 发布全球最强开源 MoE 模型

幻方量化旗下组织深度求索发布了第二代开源 MoE 模型:DeepSeek-V2。 据介绍,在目前大模型主流榜单中,DeepSeek-V2均表现出色: 中文综合能力(AlignBench)开源模型中最强,与GPT-4-Turbo,文心4.0等闭源模型在评测中处于同一梯队 英文综合能力(MT-Bench)与最强的开源模型LLaMA3-70B同处第一梯队,超过最强MoE开源模型Mixtral 8x22B 知识、数学、推理、编程等榜单结果也位居前列 支持128K上下文窗口 各大模型API或Chat版本效果对比 此外,DeepSeek-V2 在模型架构也进行创新,采用了自研的 MLA(Multi-head Latent Attention)和 Sparse 结构,可大幅减少模型计算量、推理显存。 价格方面,DeepSeek-V2 API的定价为:每百万tokens输入1元、输出2元(32K上下文),价格为GPT-4-Turbo的近百分之一。 各大模型API价格对比 就中文能力来看,DeepSeek-V2在全球模型中处于第一档的位置,但其成本却是最低的(下图)。 横轴为每百万输入/输出Tokens...

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