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LongBoX：评估基于 Transformer 的长序列临床任务
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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，不同的LLMs在不同任务中表现不同。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍有待提高，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
- 大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能被评估。
- LLMs在较小训练集的生物医学数据集中表现出色，超过了当前最先进的生物医学模型。
- 不同的LLMs在不同任务中的表现存在差异。
- 尽管LLMs的性能仍有待提高，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价值。
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