مدل های هوش مصنوعی چقدر در حل مسائل زیست پزشکی موثر هستند؟

  1. چکیده و مقدمه
  2. SylloBio-NLI
  3. ارزیابی تجربی
  4. کار مرتبط
  5. نتیجه گیری
  6. محدودیت ها و مراجع

الف. رسمی کردن فرآیند تولید منابع SylloBio-NLI

ب- رسمی سازی وظایف 1 و 2

ج. فرهنگ عضویت ژن و مسیر

D. خط لوله مخصوص دامنه برای ایجاد نمونه های NL و دسترسی E به LLM

F. جزئیات تجربی

ز. معیارهای ارزیابی

H. درخواست LLMs – دستورات صفر شات

I. درخواست از LLM – چند اعلان

J. نتایج: دستورالعمل-پاسخ نامناسب

K. نتایج: تأثیر مبهم عوامل حواس پرتی بر استدلال

L. نتایج: مدل‌ها دانش زمینه‌ای را بر دانش زمینه اولویت می‌دهند

M شکل های تکمیلی و N جداول تکمیلی

3 ارزیابی تجربی

3.1 معماری مدل

ما از روش و منابع پیشنهادی برای ارزیابی ویژگی‌های استنتاج NLI قیاسی هشت LLM منبع باز استفاده کردیم. ما طیف وسیعی از معماری‌ها را آزمایش می‌کنیم، از جمله mistralai/Mistral-7B-v0.1، mistralai/Mistral-7B-Instruct-v0.2 Jiang و همکاران. [2023]mistralai/Mixtral-8x7B-Instruct-v0.1 Mistral [2023]google/gemma-7b, google/gemma-7b-it جما و گوگل [2024]meta-llama/Meta-Llama-3-8B, meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct AI@Meta [2024]، BioMistral/BioMistral-7B Labrak و همکاران. [2024]. جزئیات مدل ها، دسترسی ها، پارامترها و دستورات…

Source link