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医学中大型语言模型与多模态大型语言模型的综述
原文中文，约1500字，阅读约需4分钟。
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内容提要
大型语言模型（LLMs）在医学领域具有广泛的应用前景，能够有效辅助医师和患者。本文探讨了LLMs的构建、性能及其在临床实践中的应用与挑战，强调了从传统预训练模型向LLMs的转变。医疗从业者需了解这些模型的发展与应用，以提升医疗效果。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在医学领域的应用前景广泛，能够有效辅助医师和患者。
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本文探讨了LLMs的构建、性能及其在临床实践中的应用与挑战。
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医疗从业者需了解LLMs的发展与应用，以提升医疗效果。
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LLMs在医学领域的应用包括知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助。
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将LLMs整合到临床实践中需要不断优化和进行伦理监管。
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从传统预训练模型（PLMs）向大型语言模型（LLMs）的转变是一个重大的范式转变。
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LLMs的推广需要医疗从业人员了解其发展过程、应用及潜在问题。
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延伸问答
大型语言模型在医学领域的主要应用是什么？
大型语言模型在医学领域的应用包括知识检索、研究支持、临床工作流自动化和诊断辅助。
医学领域中大型语言模型的构建面临哪些挑战？
构建医学大型语言模型面临的挑战包括性能评估、伦理监管和有效整合到临床实践中的问题。
医疗从业者为什么需要了解大型语言模型？
医疗从业者需要了解大型语言模型的发展与应用，以提升医疗效果和应对潜在问题。
大型语言模型与传统预训练模型有什么区别？
大型语言模型与传统预训练模型的区别在于它们的生成能力和从以模型为中心向以数据为中心的方法论转变。
如何在临床实践中有效利用大型语言模型？
在临床实践中有效利用大型语言模型需要不断优化模型和进行伦理监管。
大型语言模型在医学中的未来发展方向是什么？
大型语言模型在医学中的未来发展方向包括多模态能力的提升和更深入的伦理考虑。
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