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<blockquote style="position: relative; padding-left: 55px;"><section><a href="https://social.mikutter.hachune.net/users/naota344/statuses/110728188541642628">コロコロコロ助 (naota344@social.mikutter.hachune.net)'s status on Monday, 17-Jul-2023 16:18:38 JST</a><a href="https://social.mikutter.hachune.net/@naota344" title="naota344@social.mikutter.hachune.net"><img src="https://gnusocial.jp/avatar/905-48-20220724115647.webp" width="48" height="48" alt="コロコロコロ助" style="position: absolute; left: 0; top: 0;">コロコロコロ助</a></section><article><p>LLM AIがてきとーなこと言うな〜問題、対応がではじめてる</p><p>医学：医学的な質問に対するAIの回答能力をベンチマーキングする | Nature | Nature Portfolio<br><a href="https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/14567" rel="nofollow noreferrer">https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/14567</a></p></article><footer><a rel="bookmark" href="https://gnusocial.jp/conversation/1805480#notice-3542744">In conversation</a><time datetime="2023-07-17T16:18:38+09:00" title="Monday, 17-Jul-2023 16:18:38 JST">Monday, 17-Jul-2023 16:18:38 JST</time> <span>from <span><a href="https://social.mikutter.hachune.net/@naota344/110728188541642628" rel="external" title="Sent from social.mikutter.hachune.net via ActivityPub">social.mikutter.hachune.net</a></span></span><a href="https://social.mikutter.hachune.net/@naota344/110728188541642628">permalink</a><h4>Attachments</h4><ol><li><article><header><div>Domain not in remote thumbnail source whitelist: storage.googleapis.com</div><h5><a href="https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/14567">医学：医学的な質問に対するAIの回答能力をベンチマーキングする</a></h5><div></div></header><div>医学的な質問に対する大規模言語モデル（LLM）の回答内容を評価するためのベンチマークを報告する論文が、Natureに掲載される。Google ResearchとDeepMindによるこの論文では、医学分野に特化したLLMであるMed-PaLMも紹介されている。ただし著者らは、LLMには多くの限界があり、それらが克服されて初めてLLMの臨床応用が可能になると指摘している。人工知能（AI）モデ</div><footer></footer></article></li></ol></footer></blockquote>

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コロコロコロ助 (naota344@social.mikutter.hachune.net)'s status on Monday, 17-Jul-2023 16:18:38 JST コロコロコロ助
LLM AIがてきとーなこと言うな〜問題、対応がではじめてる
医学：医学的な質問に対するAIの回答能力をベンチマーキングする | Nature | Nature Portfolio
https://www.natureasia.com/ja-jp/research/highlight/14567
In conversationMonday, 17-Jul-2023 16:18:38 JST from social.mikutter.hachune.netpermalink
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  医学：医学的な質問に対するAIの回答能力をベンチマーキングする
  医学的な質問に対する大規模言語モデル（LLM）の回答内容を評価するためのベンチマークを報告する論文が、Natureに掲載される。Google ResearchとDeepMindによるこの論文では、医学分野に特化したLLMであるMed-PaLMも紹介されている。ただし著者らは、LLMには多くの限界があり、それらが克服されて初めてLLMの臨床応用が可能になると指摘している。人工知能（AI）モデ

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