基于排名而非评分：朝着可靠和稳健的自动评估LLM生成的医学解释性论证

 原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。

本研究解决了在医学领域评估LLM生成文本的关键挑战，通过引入基于代理任务和排名的新评估方法，减少了典型评判中存在的偏见。最重要的发现是，该方法在抵御对抗性攻击方面表现出稳健性，只需最少的训练样本，能有效判断代理任务是否适合评估医学解释性论证。

本文研究了使用大型语言模型和自动基准来提升循证医学信息提取。新数据集包含医生撰写的正确和错误答案解释，旨在提高模型性能。实验表明，多语言模型有时优于单语模型，且较小模型表现更好。结果显示，该方法能有效帮助医学专业人员识别医学问题的循证解释。

llm 信息提取 多语言模型 大型语言模型 循证医学 数据集
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