优先回答正确,二类糖尿病ICD-10代码实为E11, 但它无法获取SNOMED正确等值, 取回所有类型二类糖尿病父代码
简单演练突出显示当前大语言模型的局限性答案虽然合理,但我们不能依赖正确问题有可能通过改进即时工程解决,但这需要用户详细了解各种本体学,略败自然语言查询点
实践上很容易解决上方特题 使用IQVIAs标准知识图知识图是一种存储实体关系线性信息的手段(例如使用不同用词映射二码并推理出
知识图典型问题在于需要一定水平技术知识使用图(或需要在知识图上建立任务用户界面)。知识图通常存放在数据库类型中,称为三层数据库使用查询语言SPARQL查询,与用SQL查询关系数据库的方式基本相同。
引出一个显而易见的问题:我们能否把知识图和LLMs组合起来,给我们两个世界中最优秀的一环?使用LLM可允许自然语言查询, 并用知识图确保答案正确性 并有一定程度的人解析性
技术熟练人通过写知识图SPARQL查询实现这一点,这似乎是一个大有希望的起始点。令LLM生成SPARQL
发现从盒子里产生甚至句法正确SPARQL的CatGPT拼写过程令我们大吃一惊,反映现实CatGPT培训文库可能包含许多常用语言,如Python语、JavaScript语和SQL语,并少得多SPARQL例子更糟的是,共性SQL和SPARQL之间相似关键字可能混淆模型
从这里开始微调基础LLM使用SPARQL创举提高输出质量SPAQRL查询培训测试的一个长处是,我们不需要检验生成查询码完全匹配(可多法写查询),但我们可以检查查询输出本身正确性,同时检查查询以观察输出实现方式
必威手机APP退步细节实施后,我们的主要取舍是,即使聊天GPT或从盒子中取出其他LLM可能不产生对许多常见保健或生命科学使用案例足够可信答案,加点细心额外工作后,极有可能通过LLM基础模型与特定领域知识图中清晰信息合并获取可验证答案
深入了解IQVIA将LLMs与知识图集合并的工作,请联系泽山高里/优先回答正确,二类糖尿病ICD-10代码实为E11, 但它无法获取SNOMED正确等值, 取回所有类型二类糖尿病父代码
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IQVIA常遇到的一个问题(和客户)是需要翻译各种医学本体以分析异式数据典型假想项目需要识别特殊条件患者群二型糖尿病患者需要转换成医疗代码表WHOICD-10
通常不足以用单本体学定义代码, 我们可能需要在另一种本体学中查找等值代码, 因为不同的数据集使用不同的本体学Medra或SnoMED)
过去一年中,我们看到人们日益兴趣使用大语言模型(LLMs)业务的各个部分,这似乎是一个良好的应用不论天真地应用OpenAI聊天点PT(v3.5),
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