Краткое содержание

arXiv:2405.08151v3 Тип объявления: замена Аннотация: Большие языковые модели (LLM) продемонстрировали выдающиеся возможности в различных задачах биомедицинской обработки естественного языка (NLP), используя демонстрационные данные внутри контекста ввода для адаптации к новым задачам. Однако производительность LLM чувствительна к выбору демонстрационных примеров. Для решения проблемы фантазирования, присущей LLM, предложены расширенные методами поиска большие языковые модели (RAL), извлекающие релевантную информацию из специализированной базы данных. Тем не менее существующие исследования недостаточно строго оценивают влияние методов извлечения на различные задачи биомедицинского NLP. Этот недостаток затрудняет точное определение возможностей RAL в области биомедицины. Более того, результаты работы RAL зависят от извлечённых неподтверждённых, контрфактических или разнородных знаний, слабо изученных в биомедицинском контексте, хотя такие знания широко распространены в реальной практике. Наконец, изучение самосознания...