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Research on Question Answering with Large Language Models Enhanced for Medical Knowledge

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内容提要

本研究提出MEG方法，旨在解决大型语言模型在医学领域的知识相关性不足和高训练成本问题。通过轻量级映射网络整合图嵌入，MEG在四个医学数据集上提高了10.2%的准确率。

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标签

MEG方法 models 准确率 医学领域 大型语言模型 知识相关性
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