類研究猿介绍這文章：
《ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge》。
最近，通用領域的大型語言模型（LLMs）取得了顯著的成功，如 ChatGPT，它遵循指令和產生人類似的回應。然而，這些語言模型，並沒有針對醫學領域，進行單獨且仔細的學習，導致診斷準確性差，無法給出正確的醫學診斷、藥物等建議。為了解決這個問題，我們收集了超過 700 種疾病，及其相應的癥狀、推薦藥物和所需醫學檢查，然後生成了 5K 個醫生-患者對話。通過微調醫生-患者對話模型，這些模型具有極大的潛力，去理解患者需求、提供明智建議，並在各種醫學相關領域提供寶貴説明。將這些先進的語言模型整合到醫療保健中，可以徹底改變醫療保健專業人員和患者之間的溝通方式，最終提高整體護理品質和患者結果。此外，我們將開放所有原始程式碼、數據集和模型權重，以促進醫學領域對話模型的進一步發展。 此外，該專案的訓練數據、代碼和權重可在以下網址獲取：https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor。（類研究猿和 Bing Translate 的綜合翻譯。）
作者是：Li Yunxiang1、Li Zihan2、Zhang Kai3、Dan Ruilong4 和 Zhang You1。
[1] 德克薩斯大學、西南醫學中心
[2] 伊利諾伊大學
[3] 俄亥俄州立大學
[4] 杭州電子科技大學