我们引入了参数量为2.8亿的专用语言模型ClinicalMamba,经过纵向临床笔记巨量预训练。该模型在处理长期病例的复杂信息方面表现优越,并在纵向临床笔记信息提取任务中取得了快速而准确的成果。
评估长篇LLM输出的快速准确是快速AI发展的关键。作者提出了一种称为Grading Notes的简单技术,用于在专业领域进行高质量的LLM评估。通过为每个问题注释简短的“评分说明”,LLM评判者可以获得足够的领域知识来做出良好的决策。作者在Databricks Assistant的开发中使用了Grading Notes,并取得了良好的效果。
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