대규모 의료 모델을 탐구하려고 할 때, 방대한 양의 논문과 분산된 데이터 세트에 직면하면 방향을 잃기 쉽고, 체계적인 지식 프레임워크를 어디서부터 구축해야 할지 확신할 수 없습니다. GitHub의 MedLLMsPracticalGuide 프로젝트는 Nature Reviews Bioengineering에 최근 게재된 리뷰 기사를 바탕으로 한 포괄적인 "대규모 의료 모델에 대한 실용 가이드"를 제공합니다. 이 책은 BioGPT와 Med-PaLM과 같은 주류 모델 아키텍처를 포괄하여 모델 구축(사전 학습, 미세 조정, 힌트 엔지니어링)부터 특정 애플리케이션에 이르기까지 전체 프로세스를 설명합니다. GitHub: https://t.co/zynZvWi60R 여기에는 PubMed 및 MIMIC-III와 같은 핵심 의료 데이터 세트가 포함되어 있으며 텍스트 요약, 질의응답, 엔터티 추출과 같은 특정 다운스트림 작업에 대한 자세한 분석을 제공하여 적합한 도구를 쉽게 찾을 수 있습니다. 기존의 오픈소스 리소스를 요약하는 데 그치지 않고 환상과 개인정보 보호 보안과 같은 과제와 멀티모달 및 에이전트 기술과 같은 미래 기술 진화 방향도 심층적으로 다룹니다. 막 사회생활을 시작한 대학원생이든, 애플리케이션 시나리오를 찾고 있는 개발자이든, 이 목록은 보관해 둘 만한 가치가 있으며, 정보를 걸러내는 데 많은 시간을 절약할 수 있습니다.
