arxiv：2502.00832v1 [CS.CL] 2025年2月2日__

arxiv：2502.00832v1 [CS.CL] 2025年2月2日

可下载资源数量

已经购买

下载数量：1

单价	0 1.0
Coupon	100% 0%
Total	0 1.0

点击下载点击购买并下载

点击购买，资源将自动在新窗口打开.

机构名称：

arxiv：2502.00832v1 [CS.CL] 2025年2月2日

¥ 1.0

热度

摘要。大型语言模型（LLMS）的进步已经开放了自然语言处理的新边界，尤其是在医疗保健等特殊领域。在本文中，我们提出了基于课程的微调（ICFT）框架，以增强医学大语言模型（MLLM）的发电能力。基于课程的学习，双阶段记忆协调和参数效果，以实现从一般语言知识到强大的领域特定专业知识的逐步过渡。跨不同医学NLP任务的实验结果，包括问题，偏好分类和响应产生，表明ICFT始终超过最先进的基准，从而提高了准确性和效率。进一步的分析揭示了该框架概括不见数据，减少错误并提供各种相关的医学响应的能力。这些发现将ICFT建立为适应LLM的强大和可扩展解决方案，以对现实世界中的医疗保健应用程序造成实际的利益。

添加pdf代下载 VIP点击下载文件