本文探讨了大型语言模型在医疗领域的应用，特别是在生物医学命名实体识别和临床语言理解中的性能提升。研究表明，通过自问自答提示和外部知识的引入，这些模型在医疗任务中的有效性和改进潜力，为未来医疗应用的发展奠定了基础。

本文评估了大型语言模型（LLMs）在医疗领域的表现，探讨了其在临床语言理解和医学问答中的应用。研究引入自问自答提示策略，提升了模型在医疗任务中的效果，并指出了跨语言能力的不足。通过多语言实验，强调了增强模型能力和公平信息生态系统的必要性，展示了从传统预训练模型向大型语言模型的转变及其在医学领域的潜力与挑战。