Lorsqu'on tente d'explorer des modèles médicaux à grande échelle, il est facile de se perdre face à une multitude d'articles et d'ensembles de données dispersés, sans savoir par où commencer pour construire un cadre de connaissances systématique. Le projet MedLLMsPracticalGuide sur GitHub fournit un « guide pratique complet sur les modèles médicaux à grande échelle », appuyé par un article de synthèse récemment publié dans Nature Reviews Bioengineering. Il décrit l'ensemble du processus, de la construction du modèle (pré-entraînement, ajustement fin et ingénierie des indices) aux applications spécifiques, couvrant les architectures de modèles courantes telles que BioGPT et Med-PaLM. GitHub : https://t.co/zynZvWi60R Il comprend des ensembles de données médicales de base tels que PubMed et MIMIC-III, et fournit des analyses détaillées de tâches en aval spécifiques telles que la synthèse de texte, la réponse aux questions et l'extraction d'entités, ce qui facilite la recherche des outils appropriés. Il ne se contente pas de résumer les ressources open source existantes, mais explore également des défis tels que les illusions et la sécurité de la vie privée, ainsi que les orientations futures de l'évolution technologique telles que les technologies multimodales et les technologies d'agents. Que vous soyez un étudiant diplômé qui débute ou un développeur à la recherche de scénarios d'application, cette liste mérite d'être conservée et peut vous faire gagner beaucoup de temps dans la recherche d'informations.
