基于Mamba架构的，生物医学文本分析大模型

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专注AIGC领域的专业社区，关注微软 、百度文心一言、讯飞星火等大语言模型（LLM）的发展和 应用 落地，聚焦LLM的市场研究和AIGC开发者生态，欢迎关注！ 生物医学文献中充斥着大量的专业术语、缩写词以及特定的语义和语法结构，这些对于传统模型来说很难处理。 例如，生物医学领域中的术语常常具有多义性，同一个词在不同的语境中可能有完全不同的含义。 传统模型可能会因为无法准确把握这些术语的具体含义而产生误解，从而导致对文献内容的理解出现偏差 。 生物医学领域的知识更新换代非常快，新的术语和概念不断涌现。传统模型可能无法及时跟上这些变化，导致在处理最新的生物医学文献时显得力不从心。 为了更好地分析生物医学文本，美国伦斯勒理工学院和斯坦福大学医学院的研究人员，联合开发了专业分析大模型——BioMamb。 Bio ………………………………