整合生物醫學知識庫有助於醫學決策，提供統一索引系統和詳盡對齊。現有方法缺乏監督，需依賴基本匹配算法。神經嵌入模型有潛力，但需要標記數據。HiPrompt是一個利用大型語言模型進行少樣本推理的生物醫學知識融合框架，對KG-Hi-BKF數據集的實驗結果顯示有效性。 PubMed DOI

臨床醫學中，LLMs的應用越來越廣泛，善加利用這些知識對這個領域至關重要。即時工程是一個具潛力的方法。研究指出，在測試LLMs對骨關節炎指引的影響時，gpt-4-Web表現最好，特別是在使用ROT提示時的一致性和效能最高。不同模型之間的提示可靠度有所不同，而gpt-4-Web使用ROT提示的一致性最佳。適當的提示能提升LLMs對醫學問題的準確性。 PubMed DOI

大型語言模型如ChatGPT在放射學領域有潛力，但成效需靠即時工程處理。不同提示策略可客製化模型回應，無需額外訓練。少樣本學習和嵌入式技術對提升聊天機器人輸出和透明度至關重要。在放射學等專業任務中，提示工程對LLMs利用至關重要，隨模型演進，零樣本學習等方法愈見重要。 PubMed DOI

LLMs在臨床應用上很強大，但缺乏標記數據。為了掌握臨床知識，需要進行上下文學習。研究評估了零-shot和少-shot臨床信息提取的提示工程技術。結果顯示，定制任務特定提示至關重要，而啟發式和集成提示也很有效。GPT-3.5表現最佳，並且集成方法有助於提升性能。這項研究為臨床自然語言處理的提示工程提供了重要的指導。 PubMed DOI

OpenMedLM是一個開源的醫學語言模型，在醫學基準測試中表現優異，且無需大量微調。透過提示策略，OpenMedLM在三個醫學語言模型基準測試中取得領先地位，超越其他模型。這顯示開源基礎模型在提升醫療任務表現方面具有潛力，同時也凸顯提示工程對於醫學應用中易用的語言模型的重要性。 PubMed DOI

從生物醫學文獻中提取準確資訊相當複雜，因為這個領域跨學科且術語專業。早期的自然語言處理（NLP）方法常常無法掌握語言的細微差別，導致錯誤答案。隨著變壓器模型的出現，大型語言模型（LLMs）在問答任務中表現改善，但仍面臨挑戰，經常產生「幻覺」信息。我們的研究透過增強檢索架構來提升LLMs在生物醫學問答中的表現，並開發了問答機器人WeiseEule，強調用戶查詢信號的重要性，改善了回應的準確性和相關性。 PubMed DOI

最近大型語言模型和提示工程的進展，讓自訂聊天機器人變得更容易，不再需要程式設計技能。不過，進行大規模的提示評估仍然很具挑戰性。我們的研究確定了五個關鍵挑戰，並提出了一個以特徵為導向的提示評估工作流程，特別針對文本摘要，強調根據摘要特徵來評估提示，而非僅依賴傳統指標。為了支持這個流程，我們推出了Awesum，一個視覺分析系統，幫助用戶識別最佳提示改進。我們的測試顯示，Awesum能有效幫助非技術用戶進行系統性評估，並可應用於其他自然語言生成任務。未來建議專注於大型語言模型的特徵導向評估。 PubMed DOI

基於知識圖譜的檢索增強生成（KG-RAG）框架，成功解決了大型語言模型在生物醫學等知識密集型領域的挑戰。透過SPOKE生物醫學知識圖譜，KG-RAG優化了標記使用，提升了Llama-2、GPT-3.5和GPT-4的表現。該框架有效降低標記消耗超過50%，同時保持準確性，顯著改善了對生物醫學提示的回應，並在基準數據集上提升表現，Llama-2在多選題上提高了71%。KG-RAG以具成本效益的方式結合知識圖譜與大型語言模型，讓通用模型更能應對特定領域查詢。SPOKE KG和KG-RAG的代碼已公開，並提供生物醫學基準數據集供研究使用。 PubMed DOI

這篇論文探討了大型語言模型（LLMs）在營養與飲食應用中的表現，特別是針對註冊營養師（RD）考試的1050道問題。研究比較了GPT-4o、Claude 3.5 Sonnet和Gemini 1.5 Pro的準確性與一致性，並分析了不同提示技術的效果。結果顯示，GPT-4o在使用帶自我一致性的思考鏈（CoT-SC）時表現最佳，而Gemini 1.5 Pro在零提示（ZS）下則展現最高一致性。研究強調選擇合適的LLM和提示策略對減少錯誤風險的重要性。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）因為能用簡單的提示處理各種自然語言任務而受到廣泛歡迎，讓非專家也能輕鬆使用。不過，撰寫有效的提示卻不容易，因為需要特定知識。為了幫助用戶改善提示，我們開發了PROMPTAID，這是一個互動式的視覺分析系統，能讓用戶創建、精煉和測試提示。PROMPTAID透過協調視覺化，促進關鍵字擾動、意義重述和選擇最佳範例，並經過專家意見和用戶研究驗證，讓用戶能輕鬆迭代提示，生成多樣選項，並有效分析提示表現。 PubMed DOI