医疗领域基准测试超越Llama 3、接近GPT-4，上海交大团队发布多语言医学大模型，覆盖6国语言
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内容提要
随着医疗信息化的发展，MMed-Llama 3等医疗大模型应运而生，支持多语言问答，提升医患沟通。MMedC语料库包含255亿tokens，覆盖六种语言，帮助缓解语言障碍。研究成果发表于《Nature Communications》。
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关键要点
- 医疗信息化发展促进了医疗大模型的出现，如MMed-Llama 3，支持多语言问答，提升医患沟通。
- MMedC语料库包含255亿tokens，覆盖六种语言，旨在缓解语言障碍。
- 医疗大模型多依赖英语基座模型，非英语任务表现欠佳，缺乏多语言医疗专业数据。
- 多语言医疗模型可利用全球数据资源，提升医患交互和远程诊断的准确性。
- MMedC是首个针对多语言医学领域构建的语料库，包含255亿tokens，覆盖英语、中文、日语、法语、俄语和西班牙语。
- MMedBench是多语言医学问答基准，包含53,566对医学多项选择问答，跨越21个医学领域。
- MMed-Llama 3在多项基准测试中超越现有开源模型，接近GPT-4的性能。
- 研究成果发表于《Nature Communications》，标题为「Towards building multilingual language model for medicine」。
- MMed-Llama 3支持多语言问答，能够提供医疗咨询，但不应替代专业医生的诊疗。
- HyperAI超神经提供一键部署MMed-Llama 3的教程，方便用户快速上手。
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