走向人工智能驱动的医疗保健:系统优化,语言分析和临床医生对吸烟戒烟干预措施的大型语言模型的评估
Paul Calle1, Ruosi Shao2, Yunlong Liu1
1School of Computer Science, University of Oklahoma Norman, Oklahoma, USA.
大型语言模型 (LLM) 可以自动化戒烟信息. 专家审查证实,LLM产生的内容是准确的,可信的和有说服力的,有助于临床实践.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 计算语言学 计算语言学
- 行为科学 行为科学
背景情况:
- 需要自动生成戒烟干预措施.
- 大型语言模型 (LLM) 显示了信息创建的潜力.
研究的目的:
- 为了优化LLMs的专家般的写作在戒烟.
- 评估LLM生成的信息是否符合临床标准.
主要方法:
- 研究了LLMs的提示工程和解码优化.
- 对LLM生成的消息进行专家审查,并将其与基准进行比较.
- 利用计算语言分析和一个全面的评估框架.
主要成果:
- 较大的LLM (ChatGPT,OPT-13B,OPT-30B) 有效地模仿专家写作.
- 通过LLM生成的信息被评估为写得很好,准确和有说服力.
- 评估框架包括自动化指标,语言属性和专家评估.
结论:
- 终身吸烟者表现出产生高质量的戒烟信息的能力.
- 由LLM生成的内容可以增强戒烟干预措施的临床实践.
- 自动化消息生成为劳动密集型方法提供了可行的替代方案.
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