研究评估了大型语言模型（LLMs）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中表现出色，甚至超过了当前最先进的生物医学模型。然而，不同LLMs的性能可能因任务而异。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。

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本文评估了大型语言模型（LLM）在生物医学任务中的性能，发现LLMs在具有较小训练集的生物医学数据集中的效果超过了当前最先进的生物医学模型。尽管与精细调整的生物医学模型相比，LLMs的性能仍然较差，但它们在缺乏大规模注释数据的生物医学任务中具有潜在的价值。

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本文评估了大型语言模型在生物医学领域的性能，发现在较小训练集的生物医学数据集中，零次矫正的LLMs甚至在效果上超过了当前最先进的生物医学模型。不同LLMs的性能可能会因任务而异，但它们在缺乏大规模注释数据的各种生物医学任务中具有潜在的价值工具。