Офіційний Weibo Ant Group оголосив, що офіційно відкрив вихідний код першого набору даних про медичну спеціальність у Китаї, що підвищить професіоналізм великих моделей у медичній сфері.
Спільно розроблений Ant Group і групою експертів з урології Шанхайської лікарні Женьцзі, заснований на клінічному досвіді команди лікарів, був запущений перший китайський набір даних запитань і відповідей для запитань і відповідей з медичної спеціальності RJUA-QA шляхом побудови змодельованих даних про випадки. Набір даних складається з трьох частин: навчання, валідації та тестування, і містить 2132 пари запитань і відповідей, кожна з яких складається із запитань, написаних лікарями на основі клінічного досвіду, відповідей, наданих експертами, і контекстів, що використовуються для аргументації, охоплюючи понад 97,6% медичної популяції урологів, і може реалістично відтворювати сценарії діагностики та лікування.
Переглянути оригінал
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
Ant Group з відкритим вихідним кодом: перший у Китаї набір даних про медичну спеціальність
Офіційний Weibo Ant Group оголосив, що офіційно відкрив вихідний код першого набору даних про медичну спеціальність у Китаї, що підвищить професіоналізм великих моделей у медичній сфері.
Спільно розроблений Ant Group і групою експертів з урології Шанхайської лікарні Женьцзі, заснований на клінічному досвіді команди лікарів, був запущений перший китайський набір даних запитань і відповідей для запитань і відповідей з медичної спеціальності RJUA-QA шляхом побудови змодельованих даних про випадки. Набір даних складається з трьох частин: навчання, валідації та тестування, і містить 2132 пари запитань і відповідей, кожна з яких складається із запитань, написаних лікарями на основі клінічного досвіду, відповідей, наданих експертами, і контекстів, що використовуються для аргументації, охоплюючи понад 97,6% медичної популяції урологів, і може реалістично відтворювати сценарії діагностики та лікування.