大型语言模型 (ChatGPT,Bing搜索和谷歌Bard) 在解决生理学案例小幅的表现
Anup Kumar D Dhanvijay1, Mohammed Jaffer Pinjar1, Nitin Dhokane2
1Physiology, All India Institute of Medical Sciences, Deoghar, Deoghar, IND.
在回答生理学案例简介方面,ChatGPT 3.5的表现优于谷歌巴德和微软Bing. 这表明,在生理学教育中,ChatGPT可能是一个更适合基于案例的学习工具.
科学领域:
- 身体生理学 身体生理学
- 人工智能的人工智能
- 医学教育 医学教育
背景情况:
- 大型语言模型 (LLM) 在各种领域都显示出潜力.
- 像ChatGPT,Google Bard和Microsoft Bing这样的LLM越来越多地用于复杂的任务.
- 在解决生理学案例的解决过程中,LLM的有效性仍然未被探索.
研究的目的:
- 为了评估ChatGPT (3.5),谷歌Bard和微软Bing在回答生理病例小题的性能.
- 在特定的教育背景下比较这三个LLM的准确性和有效性.
主要方法:
- 这是一项涉及77个生理病例的横截面研究.
- 病例简介由生理学家开发,并由内容专家验证.
- 两个生理学家使用0-4级别对LLM反应的准确性进行了独立评分.
主要成果:
- 聊天GPT (3.5) 获得了最高的整体得分 (3.19±0.3),其次是Bard (2.91±0.5) 和Bing (2.15±0.6) (p<0.0001).
- 对所有LLM (ICC值在0.858到0.975之间) 观察者之间有很高的一致性.
- 聊天GPT在准确响应生理病例简介方面表现出卓越的表现.
结论:
- 在测试的模型中,ChatGPT (3.5) 是最有效的LLM,用于回答生理学案例.
- 教师和学生可以考虑使用ChatGPT进行基于病例的生理学学习.
- 需要进一步的研究来探索LLM在医学教育和临床决策支持中的应用.
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