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作为人工智能（AI）的抽象背景继续改变我们生活的各个方面，对话AI模型变得越来越复杂。开发更准确和信息丰富的语言处理助手对包括医疗保健，医疗服务和研究援助在内的众多领域具有重要意义。Maharaj免疫再生医学研究所（MIRIRM）使用有监督和无监督的学习技术的组合开发了材料和方法。使用大量文本数据对Llama 3.1模型的参数进行了微调，从而使Reg-GPT TM能够从其与用户的交互中学习。结果我们的评估表明，Reg-GPT TM模型在几个关键领域的表现良好，包括响应准确性，流利度和参与度。结果突出了将Reg-GPT TM整合到再生医学（RM）
reg-gpttm：一种用于增强的对话AI模型...
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