基于 GPT-3 的医疗会话代理的挑战
原文中文,约400字,阅读约需1分钟。发表于: 。使用 GPT-3 模型进行医疗问题回答(MedQA)存在挑战和风险,分析表明 LLMs 对高风险的查询无法适当回应,生成错误的医疗信息、不安全的建议和可能被视为冒犯的内容。
本研究比较了三种生成式预训练转换模型在医疗保健领域的应用。结果显示,Drug-GPT 3和Drug-GPT 4模型提供了更有针对性和深入的见解,而ChatGPT模型生成了更宽泛和一般性的回答。这项研究强调了在评估医疗保健应用中生成信息的有用性时考虑语言模型的观点、知识深度和时效性的重要性。