医学问题回答

利用一种新的方法回答医学问题时已经超过了。通过利用三种先进的提示策略，GPT-4在数据集上取得了惊人的90.2%准确率。

LLMBox是一个用于实现大型语言模型的综合库，提供统一的训练流程和全面的模型评估，支持多种训练策略和数据集构建策略，以及高效的数据预处理工具。其可扩展的插件系统使得用户可以根据需求灵活定制，适用于多种大语言模型架构。

在Auto-GPT基础上的一个分支，增加了对本地运行llama模型的支持，该项目主要是一个概念验证，速度较慢，但有时会得到很不错的结果。

Rompt是一个帮助开发者和公司通过对提示进行A/B测试实验来优化其AI驱动产品的平台。用户可以创建不同的提示并进行实验，以确定哪些提示表现最佳。

该项目探讨了五种语言大模型在四种语言的五个任务上的表现差异，通过特定方法优化性能，虽然相较于传统方法仍有不足，尤其在处理敏感问题时需注意偏差。尽管LLM在某些方面表现出优势，仍无法完全取代人类标注。文章还讨论了聚合模型标注与人类标注在速度、准确性、成本和偏见方面的权衡。

MedicalGPT是一个医疗GPT模型的训练平台，利用ChatGPT训练流程，帮助用户训练自己的医疗专用模型。