上下文工程是AI领域的新概念,强调大模型的上下文窗口的重要性。目前128k是主流标准,因其在处理长文本时效率高,满足多种应用需求。尽管有向百万上下文扩展的尝试,但技术和成本限制使128k仍为最广泛应用的长度。未来将关注信息利用效率,以实现更智能的AI模型。
本研究提出了一种名为EMRModel的大型语言模型,旨在将医疗咨询对话转化为结构化医疗记录。通过LoRA微调和代码风格提示设计,该模型在医疗记录提取任务中实现了88.1%的F1得分,显著提高了信息利用效率。
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