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基于事件的监测中流行病信息提取的研究：利用大型语言模型
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原文中文，约500字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过系统性文献综述，全面考察了大规模语言模型（LLMs）在预测和异常检测中的应用。讨论了LLMs的潜力、挑战和解决方案，并概述了关键趋势。强调了LLMs对预测和异常检测的影响，以及创新、道德和实际解决方案的需求。
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关键要点
- 通过系统性文献综述，考察大规模语言模型（LLMs）在预测和异常检测中的应用。
- LLMs在解析和分析大规模数据集方面展现了巨大潜力。
- 存在依赖大量历史数据、泛化问题、模型幻觉、知识范围局限和计算资源需求等挑战。
- 提出了克服障碍的潜在解决方案，如整合多模态数据和强调模型可解释性。
- 概述了影响LLMs发展的关键趋势，包括实时处理和跨学科合作的重要性。
- 强调了LLMs对预测和异常检测的转变性影响，以及对创新、道德和实际解决方案的需求。
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