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TCM-GPT：中医领域自适应大型语言模型的高效预训练
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文介绍了一种利用医学背景知识和 Few-shot Learning 的方法，提高 ChatGPT 的推理和寻答能力的知识增强模型。该模型在 CNMLE-2022 上取得了高分 70，超越了人类平均分数，具有成为多功能医疗助手的潜力。
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关键要点
- 提出了一种嵌入医疗领域知识和启用 Few-shot Learning 的方法。
- 该方法旨在满足医疗保健等领域对广泛专业知识和语义知识的需求。
- 利用简单有效的检索方法提取医学背景知识，引导 ChatGPT 的推理和寻答逻辑。
- 知识增强模型在 CNMLE-2022 上取得高分 70，超越人类平均分数 61。
- 证明了知识增强 ChatGPT 作为多功能医疗助手的潜力，能够分析现实世界的医学问题。
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