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面向醫(yī)學(xué)大模型的體系化人工智能框架構(gòu)建與應(yīng)用

北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào) 頁(yè)數(shù): 7 2024-06-05
摘要: 大語(yǔ)言模型具有強(qiáng)大的自我學(xué)習(xí)和理解能力,在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域具有巨大的發(fā)展?jié)摿εc應(yīng)用價(jià)值。目前醫(yī)學(xué)領(lǐng)域大語(yǔ)言模型的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大、算力成本高、缺乏規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)與指標(biāo)體系,極大地限制了大語(yǔ)言模型的擴(kuò)展與應(yīng)用。為解決上述問(wèn)題,提出一種面向醫(yī)療全流程服務(wù)場(chǎng)景的體系化人工智能框架,通過(guò)知識(shí)分解和動(dòng)態(tài)資源管理方法完成模型簡(jiǎn)化分解和原生網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建實(shí)現(xiàn)模型的彈性部署和靈活配置,在一定程度上降低了大語(yǔ)言模型... (共7頁(yè))

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