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当然,这种新范式也带来了挑战。一方面,数据驱动的研究需要大量高质量的数据作为支撑,但现实中数据往往存在噪声、偏差甚至缺失。这可能导致模型训练出现偏差,影响研究结果的可靠性。另一方面,科研人员需要具备跨学科的知识背景,包括计算机科学、统计学和生物医学。这对传统医学教育提出了新的要求,一定程度上加剧了“数据科学家”与“医学专家”之间的知识鸿沟。此外,医学数据的共享对于人工智能模型的训练至关重要,但如何在保护患者隐私的同时实现数据的开放共享,是一个需要深思的问题。
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大语言模型可以理解为一个“超级聪明的文字助手”,它通过学习海量的文本数据,掌握人类语言的规律和知识。你可以把它想象成一个读过无数书籍、文章、网页的“大脑”,它知道怎么回答问题、写文章、讲故事,甚至还能编程、翻译、聊天。
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