麒麟医：多阶段知识注入的先进医疗大型语言模型
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。将大型语言模型（LLMs）整合到医疗保健中存在潜力但也面临挑战。我们提出了一种多阶段训练方法，结合了专业域持续预训练（DCPT）、监督微调（SFT）和直接偏好优化（DPO），并引入一个包含医疗问答、纯文本、知识图谱和对话的 3Gb 中医数据集。通过我们的训练流程，医学 LLM（Qilin-Med）表现出显著的性能提升，突破了 Baichuan-7B 在 CMExam 上的准确率，并在...
该研究提出了一种多阶段训练方法，将大型语言模型整合到医疗保健中，通过专业域持续预训练、监督微调和直接偏好优化，并引入一个包含医疗问答、纯文本、知识图谱和对话的数据集。经过训练，医学LLM在医疗应用中表现出显著的性能提升，达到了较高的准确率和性能。
