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自定义说明和增强的检索功能
抽象基础模型是下一代人工智能，有可能为医疗保健提供新颖的用例。大语言模型（LLMS）是一种基础模型，能够具有语言理解和产生类似人类文本的能力。研究人员和开发人员一直在调整LLM，以优化其在特定任务（例如医疗挑战问题）中的性能。直到最近，调整需要技术编程专业知识，但是OpenAI的定制生成预培训变压器（GPT）允许用户用自然语言调整自己的GPT。这有可能在全球范围内民主化获得高质量的定制LLM。在这篇评论中，我们提供了LLM的概述，如何调整它们以及自定义GPT的工作方式。我们提供了眼科定制GPT的三种用例，以证明这些工具的多功能性和有效性。首先，我们提出了“眼神”，这是一种教育援助，从临床准则中产生问题以促进学习。第二，我们构建了“ Eyeasserant”，这是一种临床支持工具，并使用临床指南调整以响应各种医师查询。最后，我们设计了“ GAT的GPT”，它通过分析同行评审的文档为临床医生提供了新兴管理策略的全面摘要。评论强调了自定义说明和信息检索在对眼科特定任务调整GPT中的重要性。我们还讨论了对LLM响应的评估，并解决了关键方面，例如其临床应用中的隐私和问责制。最后，我们讨论了它们在眼科教育和临床实践中的潜力。
人工智能与重大问题 - Workening
GPT（生成式预训练 Transformer）模型站在最前沿，预示着机器学习和人机交互的新时代的到来。随着这些模型越来越多地融入我们的数字生活，出现了一个令人着迷的发展：GPT 在为用户解决问题时有可能参与元认知过程。人工智能向元认知思维的转变不仅重新定义了机器学习的界限，而且为增强解决问题的能力开辟了前所未有的途径。让我们深入探讨这场元认知革命，探索其含义、挑战以及它对用户与 GPT 交互的变革性影响。
生物制药领域的人工智能 - 2024 年 4 月 15 日
所有 GPT 模型基本上都遵循“注意力就是你所需要的一切”（Vaswani 等人，2017）中建立的 Transformer 架构，它有一个编码器来处理输入序列，还有一个解码器来生成输出序列。原始 Transformer 中的编码器和解码器都具有多头自注意力机制，该机制允许模型对序列的各个部分进行差异加权以推断含义和上下文。*作为原始 Transformer 的演变，GPT 模型利用带有掩码自注意力头的仅解码器变压器。使用仅解码器框架是因为 GPT 的主要目标是生成连贯且与上下文相关的文本。由解码器处理的自回归解码允许模型维护上下文并一次一个标记地生成序列。
生物多样性政策
•GPT将投资于累积足迹的生物多样性保护和恢复项目，该项目比2030年的GPT拥有和运营控制资产的占地面积要大，该项目与Kunming-Montreal全球生物多样性框架（GBF）目标3； •与GPT直接使用的产品有关GPT拥有的资产和开发商及其供应商没有净森林砍伐； •在2024年之前建立自然资本账户，包括自然依赖和风险记录，并在此后维持； •避免开发和采购影响高保护意义的材料，包括世界遗产，国家和州立法的生态社区和物种，以及国际自然保护联盟（IUCN）I-IV类别I-IV类别的地区，到2026年。在此类领域不可避免的生物多样性损失的地方，GPT将对生物多样性损失实施补偿性策略，超出监管偏移要求，例如现场种子收集和恢复项目，物种易位和自愿生物多样性偏移； •在2026年底之前进行资产级生物多样性评估并制定生物多样性管理计划，其目的是在2030年之前将生物多样性状况提高到2020年的水平以上； •透明地披露与关键性质有关的依赖性，影响，风险和机会，以与自然有关的财务披露（TNFD）保持一致； •通过与授权，租户，供应链合作伙伴和其他利益相关者的参与，提高对房地产部门特定生物多样性的风险和机会。
生成的AI：在生物统计学中转换自动化
模型选择和实现：•问：“ GPT，为此事件数据提出最佳的统计模型。” •响应：GPT建议COX比例危害模型，解释为什么它适合生存数据，并生成相应的R或Python代码。•此外：您可以通过询问“我们可以针对这些协变量进行调整：年龄，性别和治疗类型？”来进行交互调整模型吗？”
领导者的生成式人工智能指南
加速进行中 GPT（生成式预训练转换器）及其基于 Web 的聊天机器人界面 ChatGPT 是引起世界关注的新一代人工智能的一个例子。它以基本形式免费提供，也可以通过订阅来利用高级功能，它是 OpenAI（现在是微软的合作伙伴，投资数十亿美元）的产品。（披露：普华永道与微软有合作关系，旨在利用 ChatGPT 创建可扩展的产品，帮助该公司及其客户利用生成式人工智能的力量）。 OpenAI 还拥有生成令人惊讶的原创图像的生成模型：DALL-E 基于 GPT 架构，但训练的是图像元素而不是文本片段。当然，GPT 有很多公司和竞争对手。谷歌拥有自己的一套文本和图像生成人工智能模型，以及一批深厚的工程人才（GPT 中的 T 基于谷歌首次发布的研究），Facebook、亚马逊和许多其他参与者也是如此。这些模型及其周围的竞争格局是开放的，并且发展迅速。即使以其他近期数字创新和服务的标准来看，其采用率也非常高。
人工智能学术应用学院指南
韦氏将人工智能 (AI) 定义为“计算机系统或算法模仿人类智能行为的能力”（Webster，n.d.）。此定义表明人工智能领域很广泛，涵盖了影响和互动于各种行业和学科（例如教育、医学、商业）的各种工具。通常，许多学术界将人工智能与生成式预训练转换器 (GPT) 联系起来；神经网络在软件应用程序的幕后运行，为 Chat GPT 等生成文本平台提供支持。关于 GPT 系统的信息大量发布。大学图书馆开发了一个资源指南，帮助教师了解这些系统并从各种声音和观点中了解最新情况。
人工智能医学教育的进步
Chat-GPT-4、AMBOSS 用户和 Chat-GPT-3.5 的准确率分别为 71.33%、54.38% 和 46.23%。在比较模型时，GPT-4 有了显着的改进，与 GPT-3 相比，准确率提高了 25%，试验间一致性提高了 8%（p<.001）。GPT 模型在第 1 步和第 2 步内容之间的性能相似。GPT-3.5 和 GPT-4 的表现因医学主题而异（p=.027，p=.002）。但是，没有明显的变化模式。随着问题难度的增加，GPT 模型和 AMBOSS 用户的性能均下降（p<.001）。但是，GPT-4 的准确率下降不太明显。与 AMBOSS 用户相比，GPT 模型的准确率随问题难度的变化较小，从最简单问题到最难问题的准确率平均分别下降 45% 和 62%。
2024气候和自然披露声明
碳中性意味着在可能的情况下减少排放量，并通过投资碳偏移项目以实现净零整体排放来补偿剩余排放，这是澳大利亚政府气候活动的碳中性标准所定义的。通常，我们通常使用一词脱碳来描述减少温室气体排放的过程和“碳中性”一词来描述我们减少排放量目标的成就里程碑，这是我们整体零净计划的一部分。gpt的碳中性目标和结果在我们的运营控制下具有排放量的报告边界，这意味着我们拥有原则决策权的排放（在第10页的GPT净零计划中概述了详细概述）。GPT的碳中性成就于2024年获得认证。