BriefGPT - AI 论文速递
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通过对风险的关键评估，以大型语言模型实现强大的隐私保护
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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
本文介绍了在MEDIQA-Chat 2023共享任务中使用预训练语言模型和大型语言模型生成临床笔记的方法，两种方法在自动指标上表现出色并获得高排名。专业人士的审查表明，基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记受欢迎，有潜力用于自动生成医生-患者对话中的笔记。
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关键要点
- 本文介绍了在MEDIQA-Chat 2023共享任务中自动生成临床笔记的方法。
- 使用了两种方法：微调预训练语言模型（PLM）和使用大型语言模型（LLM）进行少量样本的上下文学习（ICL）。
- 两种方法在自动指标上表现出色，分别排名第一和第二。
- 专业人士的审查表明，基于ICL的方法和GPT-4生成的笔记受欢迎。
- 这些方法有潜力用于自动生成医生-患者对话中的笔记。
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