프로페서 H의 메디톡

1차 원고 작성: 2024.11.22참고문헌: https://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1111/bjh.19738 Exploring the role of Large Language Models in haematology: A focused review of applications, benefits and limitations. 대규모 언어 모델(LLMs)의 이점과 한계: 혈액학 분야에서의 활용일관성대규모 언어 모델의 일관성에 대한 평가는 연구마다 상이합니다.Kurstjens et al.은 ChatGPT가 동일한 답변을 80%의 확률로 선택해 일관성이 부족한 모델로 평가되었으나, GPT-4는 98.3%의 확률로 동일한 답변을 선택해 매우 일관성이 높은 모델로 평가되었습니다(27..

1차 원고 작성: 2024-08-24 오늘은 "Improving accuracy of GPT-3/4 results on biomedical data using a retrieval-augmented language model"이라는 논문에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 생물의학 분야의 질문에 더 정확하게 답변할 수 있는 방법을 탐구한 중요한 논문입니다. 출처: PLOS Digital Health (2024) 3(8): e0000568. https://doi.org/10.1371/journal.pdig.0000568 대규모 언어 모델(LLM)은 일반적인 인공지능 분야에서 큰 영향을 미치고 있지만, 특정 주제 영역에 대해 때때로 오해의 소지가 있는 결과를 생..

오늘은 "STORM: Synthesis of Topic Outlines through Retrieval and Multi-perspective Question Asking"에 대해 내용을 정리하고자 합니다. 이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 인터넷 검색을 기반으로 위키피디아 스타일의 기사를 자동으로 작성하는 혁신적인 시스템을 소개합니다. 출처: https://github.com/stanford-oval/storm.git GitHub - stanford-oval/storm: An LLM-powered knowledge curation system that researches a topic and generates a full-length reporAn LLM-powered knowledge ..

나만의 데이터로 GPT 활용: LangChain기반 AI 모델 구축 도전기 (1) 1. 나의 컴퓨터가 말을 하기 시작하다! 만약 우리의 노트북, 컴퓨터가 단순한 학습 도구를 넘어서서 지식 파트너가 된다면 어떨까? 매일 지식를 정리하고, 리포트를 작성하고, 취미와 관심사, 전문학술지식을 탐색하는 동안 수집된 여러분의 데이터가 살아 움직이는 듯한 느낌을 준다고 상상해보자. 마치 아이언맨의 자비스가 나에게도 생긴 것처럼. 어떻게 그렇게 할 수 있을까? chatGPT가 좀더 내가 가진 전문지식이나 내 컴퓨터 어딘가에 저장되어 있는 고급 문서 정보들을 학습해서 알려줄 수 없을까? 이런 생각들이 자연히 가질 수 밖에 없다. 바로 LangChain과 GPT의 결합이 이를 가능하게 해줄 수 있다. 이 기술은 우리의 개..