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大型语言模型表决：罕见疾病鉴定提示
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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
本文介绍了一种灵活的促进方法——Models-Vote Prompting (MVP)，用于提高在Few-Shot Learning (FSL)环境中LLM查询的性能。研究人员通过使用MVP，在一次性罕见疾病的识别和分类任务上取得了比单个模型更好的结果。他们还发布了一个新颖的罕见疾病数据集，用于FSL，并通过评估使用JSON自动化生成性LLM评估的可行性来解决手动注释所需的时间问题。
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关键要点
- 提出了一种灵活的促进方法——Models-Vote Prompting (MVP)。
- MVP旨在提高在Few-Shot Learning (FSL)环境中LLM查询的性能。
- 在罕见疾病的识别和分类任务中，MVP的表现优于单个模型。
- 发布了一个新颖的罕见疾病数据集，用于FSL。
- 评估了使用JSON自动化生成性LLM评估的可行性，以解决手动注释所需的时间问题。
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