MedExpQA: 多语言大型语言模型在医疗问题回答方面的基准评估
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。发表于：。该论文介绍了 MedExpQA，一个基于医学考试的多语言基准，用于评估大型语言模型在医学问答中的表现，并指出目前大型语言模型的性能还有很大的改进空间，特别是对于英语以外的语言。同时，该研究还强调了获取和整合可用的医学知识对于医学问答的后续评估结果具有困难，并呼吁进一步开发其他语言的基准。
最近出现了多个大型语言模型（LLMs）和自动基准，旨在利用自然语言作为人工智能与人类交互的工具，促进循证医学中的信息提取。通过新的数据集，可以识别医生撰写的正确答案的解释。实验结果显示多语言模型的性能优于单语模型，可以有效帮助医学专业人员识别与医学问题相关的循证解释。
