📊 广泛评估表现: 在16个已知数据集中，DocLLM在多种文档智能任务中表现优越，对未见数据集具有强大泛化能力。
然而，获取大规模的平行数据对于某些任务可能是困难的或成本较高的。因此，如果缺乏足够的平行数据，DeWave方法的性能可能会受到限制。
如今，许多备受尊敬的科学家，都在各自的子领域中取得了进展。
而令科学家感到惊喜的是，他们发现先前很多认为是噪声的信号，却被机器学习认为是可以做出预测的主要信号。
这一低成功率显示出人类儿科医生在短时间内不太可能失业的现实，研究强调了临床经验在医学领域的不可替代性。研究人员指出ChatGPT的高错误率主要源于其对疾病关系的辨识不足，并提出通过有选择性地在准确可信的医学文献上进行培训，以及提供更实时的医学数据，有望提高模型的准确性。