从Medprompt到o1：医疗挑战问题及其超越的运行时策略探索
原文中文，约400字，阅读约需1分钟。发表于：。本研究解决了大型语言模型（LLMs）在医疗领域挑战任务中的表现不足的问题，提出了新型的运行时推理范式o1-preview。研究发现，o1-preview在多种医疗基准测试中超越了之前的Medprompt策略，但也指出传统的提示工程方法在新范式下显示出局限性，特别是在少量示例提示的情况下。该工作强调了在现有医疗基准上o1-preview的优秀表现，以及对未来新基准的迫切需求。
该研究探讨了如何在临床决策中应用大型语言模型（LLMs），特别是OpenAI的ChatGPT。研究比较了在数据稀缺情况下，LLMs与传统机器学习模型的表现，强调了提示设计和领域知识整合的重要性。
