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想深入研究醫療大模型，面對浩如煙海的論文和分散的資料集，往往容易迷失方向，不知從何入手建構系統的知識體系。 GitHub 上這份MedLLMsPracticalGuide 項目，恰好提供了一套詳盡的“醫療大模型實戰指南”，背書是剛剛發表在Nature Reviews Bioengineering 的綜述文章。 整理了從模型建構（預訓練、微調、提示工程）到具體應用的全流程，涵蓋了BioGPT、Med-PaLM 等主流模型架構。 GitHub：https://t.co/zynZvWi60R 收錄了PubMed、MIMIC-III 等核心醫療資料集，並詳細拆解了文字摘要、問答、實體抽取等特定的下游任務，方便按圖索驥。 不僅彙整了現有的開源資源，也深入探討了幻覺、隱私安全等挑戰，以及多模態、Agent 等未來技術演進方向。 無論是剛入門的研究生，或是尋找落地場景的開發者，這份清單都值得收藏，能幫我們節省大量篩選資料的時間。