Natural Language Processing (NLP) используется в медицинских и биомедицинских исследованиях для обработки больших объемов текстов. Внедрение крупных языковых моделей (LLMs), таких как GPT-4 от OpenAI, позволяет прогнозировать следующее слово в последовательности и показывает потенциал в области здравоохранения.
Специализированные модели, такие как Med-PaLM 2, влияют на здравоохранение и биомедицинские исследования, позволяя интерпретировать радиологические отчеты и анализировать клиническую информацию. Улучшение моделей, специфичных для отрасли, может снизить затраты на здравоохранение и ускорить биологические открытия.
Несмотря на впечатляющую производительность, LLMs сталкиваются с проблемами, такими как расходы, доступность и конфиденциальность данных. Для решения этих проблем была разработана модель BioMedLM, более эффективная и прозрачная, нацеленная на биомедицинские задачи NLP.
BioMedLM превосходит общие английские модели в биомедицинских задачах, обеспечивает эффективное использование ресурсов и зависит от тщательно отобранного набора данных, что повышает открытость и надежность. Он также предоставляет эффективные, прозрачные и защищенные конфиденциальностью решения для специализированных приложений NLP.
Практические решения искусственного интеллекта, такие как BioMedLM, могут изменить рабочие процессы, автоматизировать взаимодействие с клиентами и управлять взаимодействием на всех этапах клиентского пути.
Для получения дополнительной информации вы можете ознакомиться с оригинальной статьей.
Список полезных ссылок:
AI Lab in Telegram @aiscrumbot – бесплатная консультация
Researchers at Stanford and Databricks Open-Sourced BioMedLM: A 2.7 Billion Parameter GPT-Style AI Model Trained on PubMed Text
MarkTechPost
Twitter – @itinaicom
