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大型语言模型的概率医学预测
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原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同LLMs的性能可能因任务而异。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。
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关键要点
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大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中表现出色，尤其是在较小训练集上。
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这是首次对多种LLMs在生物医学领域进行广泛评估和比较。
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LLMs在某些生物医学数据集中甚至超过了当前最先进的生物医学模型。
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不同LLMs的性能因任务而异，没有单一LLM在所有任务中表现最佳。
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尽管LLMs的性能仍低于精细调整的生物医学模型，但在缺乏大规模注释数据的任务中具有潜在价值。
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