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M4LE: 一个适用于大型语言模型的多能力多范围多任务多领域长上下文评估基准
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
本文评估了四种大型语言模型在六个生物医学任务中的表现，结果显示，零次矫正的LLMs在小规模生物医学数据集中表现优异，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。LLMs在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。
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关键要点
- 大型语言模型在解决各种任务方面展现了令人印象深刻的能力。
- 本文旨在评估LLMs在生物医学领域的能力。
- 对26个数据集中6个不同生物医学任务的4种流行LLMs进行了全面评估。
- 这是第一次在生物医学领域对各种LLMs进行广泛评估和比较。
- 零次矫正的LLMs在小规模生物医学数据集中表现优异，超过了当前最先进的生物医学模型。
- LLMs在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在价值。
- 没有单个LLM能够在所有任务中胜过其他LLMs，性能因任务而异。
- 与在大型训练集上进行精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差。
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