换一批中医药大语言模型的关键技术与构建策略
Key technologies and construction strategies of large language models for traditional Chinese medicine
摘要大语言模型(large language model,LLM)通过处理和理解自然语言数据,实现高质量的信息检索、知识提取等功能,为中医药研究提供了新机遇.基于中医药大模型发展现状,梳理了 LLM开发过程中的数据存储与处理方法,概述了检索增强生成、混合专家模型、人类反馈强化学习、知识蒸馏等人工智能方法,归纳了 LLM训练微调与性能评价方法.针对中医药数据的特点,从高质量数据集构建、多领域专家系统融合、信息快速提取、训练与调优等方面入手,提出了中医药LLM的构建策略,并分析了 LLM在中医药领域的具体应用场景,为中医药领域LLM的构建和应用提供参考,推动中医药现代化和智能化发展.
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关键词
中医药大语言模型混合专家系统检索增强生成人类反馈强化学习知识蒸馏traditional Chinese medicinelarge language modelsmixture of expertsretrieval-augmented generationreinforcement learning from human feedbackknowledge distillation
栏目名称
DOI
10.7501/j.issn.0253-2670.2024.17.001
发布时间
2024-10-31（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
成都中医药大学引进人才项目（030041225）
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