大模型如何适配生物医学？最新《生物医学大型语言模型研究》综述

主要观点总结

大型语言模型（LLM）在生物医学领域展现了前所未有的自然语言理解和生成能力，尽管存在挑战，但其在诊断辅助、药物发现、个性化医疗、生物医学文献研究和生物医学文献分析等领域的应用潜力巨大。为了将通用LLM适应生物医学领域，已经开发了多种适应策略，包括领域特定的微调、架构修改和从头创建专门的生物医学LLM。这些策略提高了LLM在生物医学任务中的表现，特别是在处理多模态数据时。尽管取得了进展，但数据隐私、模型可解释性和公平性问题仍然是挑战，需要发展更高效、可解释且符合伦理的适应技术。未来研究应关注提高数据质量和多样性、增强模型可解释性、开发高效且经济的微调方法、探索多模态数据融合技术并促进跨学科合作。

关键观点总结

关键观点1: 大型语言模型在生物医学领域的应用潜力

LLM在生物医学领域展示了强大的自然语言理解和生成能力，尤其在诊断辅助、药物发现、个性化医疗和生物医学文献分析等领域。

关键观点2: LLM在生物医学领域的挑战

尽管LLM具有广泛应用前景，但其在生物医学领域的应用仍面临数据隐私和安全问题、模型可解释性、数据集的质量和多样性以及高计算资源需求等挑战。

关键观点3: LLM在生物医学领域的适应策略

为了将通用LLM适应生物医学领域，已经开发了多种策略，包括领域特定的微调、架构修改和从头创建专门的生物医学LLM，这些策略提高了LLM在生物医学任务中的表现。

关键观点4: 未来研究方向

未来研究应关注提高数据质量和多样性、增强模型可解释性、开发高效且经济的微调方法、探索多模态数据融合技术并促进跨学科合作，以推动LLM在生物医学领域的应用和发展。

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