کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted for applications in healthcare, reaching the performance of domain experts on tasks such as question answering and document summarisation. Despite their success on these tasks, it is unclear how well LLMs perform on tasks that are traditionally pursued in the biomedical domain, such as structured information extration. To breach this gap, in this paper, we systematically benchmark LLM performance in Medical Classification and Named Entity Recognition (NER) tasks. We aim to disentangle the contribution of different factors to the performance, particularly the impact of LLMs' task knowledge and reasoning capabilities, their (parametric) domain knowledge, and addition of external knowledge. To this end we evaluate various open LLMs -- including BioMistral and Llama-2 models -- on a diverse set of biomedical datasets, using standard prompting, Chain-of-Thought (CoT) and Self-Consistency based reasoning as well as Retrieval-Augmented Generation (RAG) with PubMed and Wikipedia corpora. Counter-intuitively, our results reveal that standard prompting consistently outperforms more complex techniques across both tasks, laying bare the limitations in the current application of CoT, self-consistency and RAG in the biomedical domain. Our findings suggest that advanced prompting methods developed for knowledge- or reasoning-intensive tasks, such as CoT or RAG, are not easily portable to biomedical tasks where precise structured outputs are required. This highlights the need for more effective integration of external knowledge and reasoning mechanisms in LLMs to enhance their performance in real-world biomedical applications.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
مدل های بزرگ زبان (LLMS) به طور فزاینده ای برای برنامه های کاربردی در مراقبت های بهداشتی اتخاذ می شوند و به عملکرد متخصصان دامنه در کارهایی مانند پاسخ به سؤال و خلاصه اسناد می رسند.علیرغم موفقیت آنها در این کارها ، مشخص نیست که LLM ها در وظایفی که به طور سنتی در حوزه زیست پزشکی دنبال می شوند ، مانند استخراج اطلاعات ساختاری ، عملکرد خوبی دارند.برای نقض این شکاف ، در این مقاله ، ما به طور سیستماتیک عملکرد LLM را در طبقه بندی پزشکی و وظایف نامگذاری شده (NER) نامگذاری شده است.ما هدف ما جدا کردن سهم عوامل مختلف در عملکرد ، به ویژه تأثیر دانش وظیفه LLMS و قابلیت های استدلال ، دانش دامنه (پارامتری) آنها و افزودن دانش خارجی است.برای این منظور ، ما LLM های مختلف باز-از جمله مدلهای زیستی و Llama-2-را در مجموعه متنوعی از مجموعه داده های زیست پزشکی ، با استفاده از فرایند استاندارد ، زنجیره ای از فکر (COT) و استدلال مبتنی بر خودساز و همچنین بازیابی ارزیابی می کنیم.نسل افزوده (RAG) با PubMed و Wikipedia Corpora.به طور دقیق ، نتایج ما نشان می دهد که فرکانس استاندارد به طور مداوم از تکنیک های پیچیده تر در هر دو کارها فراتر می رود ، محدودیت هایی را در کاربرد فعلی COT ، خودآگاهی و RAG در حوزه زیست پزشکی لخت می کند.یافته های ما نشان می دهد که روشهای پیشرفته پیشرفته برای کارهای دانش یا استدلال ، مانند COT یا RAG ، به راحتی قابل حمل برای کارهای زیست پزشکی نیستند که در آن به خروجی های ساختاری دقیق نیاز است.این امر نیاز به ادغام مؤثرتر از دانش و مکانیسم های استدلال در LLMS را برای تقویت عملکرد آنها در کاربردهای زیست پزشکی در دنیای واقعی برجسته می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
