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多语言医学语料库 MMedC。该语料库涵盖六种主要语言、约 255 亿标记，并用于通用大语言模型的自回归训练和领域适配。同时，研究者开发了具有推理能力的多语言医学多选问答基准MMedBench，以评估多语言医学模型的性能。在此基础上，通过在 MMedC 上训练多个开源模型，研究者提出了多语言医学大模型MMed-Llama 3。该模型在MMedBench 和英语基准测试中表现出色，在推理能力和问答准确率方面均达到领先水平。

OpenMEDLab致力于提供一个集合多模态医学基础模型的创新解决方案。未来，随着平台的不断发展，我们期待看到这些技术更新在OpenMEDLab上实现和应用，进一步推动跨模态、跨领域的医学AI创新。通过在不同医学任务中的灵活应用，OpenMEDLab不仅为基础模型的适配和微调提供了支持，也为解决医学中的长尾问题、提升模型效率和减少训练成本提供了创新途径。

语料库数据集。为了实现多语言医学专用适配，我们构建了一个新的多语言医学语料库（MMedC），其中包含约 255 亿个标记，涵盖 6 种主要语言，可用于对现有的通用 LLM 进行自回归训练。 基准。为了监测医学领域多语言法学硕士 (LLM) 的发展，我们提出了一个新的、具有合理性的多语言医学多项选择题答疑基准，称为 MMedBench。 模型评估。我们在基准测试中评估了许多流行的 LLM，以及在 MMedC 上进一步进行自回归训练的模型。最终，我们最终的模型（称为 MMedLM 2）仅具有 70 亿个参数，与所有其他开源模型相比，其性能更为卓越，甚至可以与 MMedBench 上的 GPT-4 相媲美。