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。

LLM下的Agent代表着智能体角色，可以是全才或专才。成为代理的好处是与其他Agent交互，达到想要的结果。