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本文是LLM系列文章，针对《MedBench: A Comprehensive, Standardized, and Reliable Benchmarking System for Evaluating Chinese Medical Large Language Models》的翻译。

MedBench：全面、标准化、可靠的中文医学大语言模型评估基准系统

  • 摘要
  • 1 引言
  • 2 方法和材料
  • 3 结果和讨论
  • 4 结论

摘要

在实际部署之前，确保医学大语言模型 (LLM) 对人类的总体功效和益处至关重要。然而，一个被广泛接受和易于使用的医学LLM评估流程仍有待建立，特别是在中文背景下。在这项工作中，我们引入了“MedBench”，这是一个全面、标准化、可靠的中文医学LLM基准测试系统。首先，MedBench汇集了目前最大的评估数据集（300,901个问题），覆盖43个临床专业，对医学LLM进行多方位评估。其次，MedBench 提供标准化、全自动的基于云的评估基础设施，将问题和真实情况进行物理分离。第三，MedBench 实施动态评估机制，以防止捷径学习和回答。请记住，将 MedBench 应用于流行的普通LLM和医学LLM，我们观察到公正的、可重复的评估结果，与医学专业人士的观点基本一致。这项研究为准备中文医学LLM的实际应用奠定了重要的基础，可通过 https://medbench.opencompass 公开获取。

1 引言

2 方法和材料

3 结果和讨论

本文标签： Standardized Reliable MedBench Comprehensive Evaluating

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