在醫療領域，先進的大型語言模型（LLMs）逐漸被應用，但在傳統中醫（TCM）方面的專業知識仍然不足。為了解決這個問題，我們開發了TCMChat，這是一個專門針對中醫文本和中文問答數據集訓練的生成性LLM。TCMChat基於Baichuan2-7B-Chat模型，經過預訓練和微調，並在六個中醫相關場景中表現優異。我們的資源已在GitHub和HuggingFace上公開，為中醫研究提供了有價值的工具和友好的對話介面。 PubMed DOI

大型語言模型（LLMs）在醫學領域的應用越來越受到重視，但在中醫方面的研究仍然有限。本研究回顧了29項相關研究，發現LLMs在知識提取和輔助診斷方面有潛力。專為中醫設計的模型在執業醫師考試中達到70%的準確率，而通用模型則為60%。不過，LLMs在中醫應用上仍面臨數據質量、安全性及中醫特有的複雜性等挑戰。未來應著重於跨學科訓練和數據標準化等方向。 PubMed DOI

這項研究探討如何利用大型語言模型（LLM）分析媒體對中國的態度，以香港的《東方日報》為例。研究強調分析媒體數據集對理解公眾意見的重要性，並指出傳統方法常忽略隱性態度。研究使用Martin和White的框架來分類態度，並運用Meta的開源Llama2（13b）模型進行分析，針對40,000條與中國相關的表達進行量化。結果顯示，LLM能有效識別顯性和隱性態度，準確率約80%，與人類編碼者相當。研究也討論了實施過程中的挑戰及其解決策略。 PubMed DOI

DeepSeek的開源模型在成本和效率上確實有優勢，對開發者和研究人員來說非常吸引。因為是開源的，使用者可以根據需求自由修改，增加靈活性和自訂性。此外，優化的架構能縮短訓練時間，降低資源消耗，特別適合計算資源有限的人。這種經濟實惠又高效的結合，讓更多人能接觸到先進的機器學習技術。 PubMed DOI

這項研究提出了一種方法，旨在為越南語這種低資源語言的醫療資訊創建訓練數據集，以微調大型語言模型（LLMs）。目的是改善醫療資訊的獲取，增強發展中國家的醫療溝通。研究過程中，選擇基礎模型並彙編約337,000對提示-回應對，使用低秩適應技術進行微調。微調後的模型在多項指標上表現優於基礎模型，顯示出其在越南語健康查詢中的潛力。雖然本地部署可提升數據隱私，但高計算需求和成本仍是挑戰，研究呼籲關注醫療差距，促進全球健康公平。 PubMed DOI

這項研究評估了全球大型語言模型（LLMs）和中文領域的LLMs在回答近視相關問題的表現。測試的模型包括ChatGPT-3.5、ChatGPT-4.0、Google Bard等，還有華佗GPT、MedGPT等中文模型。共評估39個問題，專家用3分制評分。結果顯示，ChatGPT-3.5、百度ERNIE 4.0和ChatGPT-4.0在準確性上表現最佳，且ChatGPT系列在全面性和同理心方面也表現不錯。整體來看，無論是全球還是中文模型，都能有效解決近視問題，特別是全球模型表現優異。 PubMed DOI

這項研究比較四種大型語言模型在回答心血管疾病預防問題時的表現。結果發現，ChatGPT-4.0 英文答題最準確且自我覺察，中文則是 ERNIE 表現較好。不過，所有模型在中文表現都稍差，顯示有語言偏差。這提醒我們，AI 醫療建議在不同語言下還需要持續檢驗。 PubMed DOI

這項研究比較了 ChatGPT 和 ERNIE Bot 在中英文乳癌資訊上的表現。結果顯示，英文版 ChatGPT 答案最準確、最實用，特別適合一般病患提問。不過，兩款 LLM 在專業問題上表現都不佳，且常缺乏佐證資料。目前還不適合完全依賴 LLM 做臨床決策，資料安全和法律風險也需注意，未來還要進一步研究。 PubMed DOI

這篇論文提出一個結合深度語境嵌入和CNN的混合模型，專門提升像LLaMA2這類大型語言模型在標準化中文文本處理的表現。新方法能同時抓住語意和結構特徵，讓中文NLP任務更準確又有效率，並在多項測試中表現優異，也有望應用在翻譯和情感分析等領域。 PubMed DOI

這項研究比較多種大型語言模型在回答眼瞼下垂相關問題的表現，發現GPT-4o在英文回答最優，Qwen2.5則在中文表現突出。雖然AI有助於病人衛教和醫師諮詢，但臨床應用前還需更多驗證和調整，顯示AI有提升多語言醫療溝通的潛力。 PubMed DOI