Al intentar profundizar en modelos médicos a gran escala, es fácil perder la orientación cuando uno se enfrenta a un vasto mar de documentos y conjuntos de datos dispersos, sin saber por dónde empezar a construir un marco de conocimiento sistemático. El proyecto MedLLMsPracticalGuide en GitHub ofrece una "guía práctica completa para modelos médicos a gran escala", respaldada por un artículo de revisión publicado recientemente en Nature Reviews Bioengineering. Describe todo el proceso desde la creación del modelo (preentrenamiento, ajuste e ingeniería de sugerencias) hasta aplicaciones específicas, cubriendo arquitecturas de modelos convencionales como BioGPT y Med-PaLM. GitHub: https://t.co/zynZvWi60R Incluye conjuntos de datos médicos fundamentales, como PubMed y MIMIC-III, y proporciona desgloses detallados de tareas posteriores específicas, como resumen de texto, respuesta a preguntas y extracción de entidades, lo que facilita la búsqueda de las herramientas adecuadas. No sólo resume los recursos de código abierto existentes, sino que también profundiza en desafíos como las ilusiones y la seguridad de la privacidad, así como en las direcciones futuras de la evolución tecnológica, como las tecnologías multimodales y de agentes. Ya sea que seas un estudiante de posgrado que recién comienza o un desarrollador que busca escenarios de aplicación, vale la pena guardar esta lista y puede ahorrarte mucho tiempo al revisar la información.
