基于医疗临床数据的两阶段专业级大语言模型微调

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摘 要：通用大语言模型（large language model，LLM）缺乏对专业领域知识理解的深度和广度，对专业领域问题回答的准确度不够，常常产生幻觉，阻碍了大语言模型的商业应用落地。因此，基于专业领域特有数据提高大型语言模型的专业性成为当前大语言模型应用落地的关键挑战。针对通用大语言模型在特定领域知识理解与生成内容专业性不够的问题进行了研究。（剩余15880字）

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