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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
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
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