Ao tentar aprofundar-se em modelos médicos de grande escala, é fácil perder o rumo diante de um vasto oceano de artigos e conjuntos de dados dispersos, sem saber por onde começar a construir uma estrutura de conhecimento sistemática. O projeto MedLLMsPracticalGuide no GitHub oferece um "guia prático para modelos médicos em larga escala" abrangente, baseado em um artigo de revisão publicado recentemente na Nature Reviews Bioengineering. O documento descreve todo o processo, desde a construção do modelo (pré-treinamento, ajuste fino e engenharia de dicas) até aplicações específicas, abrangendo arquiteturas de modelos convencionais como BioGPT e Med-PaLM. GitHub: https://t.co/zynZvWi60R Inclui conjuntos de dados médicos essenciais, como PubMed e MIMIC-III, e fornece detalhamentos de tarefas específicas subsequentes, como sumarização de texto, resposta a perguntas e extração de entidades, facilitando a localização das ferramentas adequadas. Não só resume os recursos de código aberto existentes, como também aprofunda desafios como ilusões e segurança da privacidade, bem como direções futuras de evolução tecnológica, como tecnologias multimodais e baseadas em agentes. Seja você um estudante de pós-graduação iniciante ou um desenvolvedor em busca de cenários de aplicação, esta lista vale a pena ser salva e pode economizar muito tempo na busca por informações.
