📊 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。