监管的高质量培训数据集对于准确可信的LLM是不可谈判的，尤其是在医疗保健等高度敏感的行业。如果根据误导性或过时的健康信息进行培训，这些模型很容易传播过时的知识。当谈到健康时，事实的准确性不仅是有利的，也是不可或缺的。如研究所示，LLM表现的可变性，即使在特定的阅读年级水平内，也会混淆其可靠性。产出的这种摇摆不定使得依赖它们的想法变得危险。 例如，如果LLM根据过时的药物相互作用数据提供药物建议，它可能会开出有害或不兼容的组合，从而导致严重的健康影响。但是，通常对人工智能的无误性表示尊重的患者会倾向于或有能力质疑这样的建议吗？ 在严格的测试纠正不准确之处并保证训练数据集的质量之前，LLM在医疗保健中部署的安全性仍然值得怀疑。只有在不影响患者安全的情况下，才能获得提高健康素养等好处。因此，未来的LLM迭代必须优先考虑事实核查和准确性。
2023-11-18 18:22:05 +0800
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监管的高质量培训数据集对于准确可信的LLM是不可谈判的，尤其是在医疗保健等高度敏感的行业。如果根据误导性或过时的健康信息进行培训，这些模型很容易传播过时的知识。当谈到健康时，事实的准确性不仅是有利的，也是不可或缺的。如研究所示，LLM表现的可变性，即使在特定的阅读年级水平内，也会混淆其可靠性。产出的这种摇摆不定使得依赖它们的想法变得危险。 例如，如果LLM根据过时的药物相互作用数据提供药物建议，它可能会开出有害或不兼容的组合，从而导致严重的健康影响。但是，通常对人工智能的无误性表示尊重的患者会倾向于或有能力质疑这样的建议吗？ 在严格的测试纠正不准确之处并保证训练数据集的质量之前，LLM在医疗保健中部署的安全性仍然值得怀疑。只有在不影响患者安全的情况下，才能获得提高健康素养等好处。因此，未来的LLM迭代必须优先考虑事实核查和准确性。
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