- 综合排序
- 最热优先
- 最新优先
腾讯医学大模型产品能力与产业应用深度解析
一、 产品定位与核心亮点 腾讯医学大模型是基于“腾讯混元”通用大模型底座，深度融合医学行业知识图谱与海量医疗数据，专为医疗行业打造的企业级垂直大模型矩阵。 人工客服接待能力遇颈的痛点，应用于7x24小时导诊、用药指导、医保政策解答。 功能框架 产品采用“底座-中枢-应用”的三层架构： 模型层：基于腾讯通用大模型“腾讯混元”。 平台与中枢层： TI 平台：集成了TI-DataTruth（数据标注）、TI-ONE（训练平台）、TI-Matrix（应用平台），提供大模型开发应用一体化服务。 解决方案：采用大模型和数字人技术加持，上线智能院务客服，提供7x24h答疑解惑，涵盖互联网医院挂号使用、周末开诊情况、医保政策及收费标准等健康咨询与院务问答。
23510编辑于 2026-05-31- 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型参数调优：结合本地模型对比多种组合探索差异.7
引言 在大模型的应用中，参数调优是连接模型潜力与实际效能的关键桥梁。与传统的软件参数不同，大模型的生成参数更像是一组精密的调控旋钮，它们不改变模型的基础知识，而是影响模型如何思考和表达。 理解这些参数的本质，不仅能够提升模型输出的质量，更是将大模型从玩具转变为工具的关键一步。 今天我们将从理论基础到实践应用，全面解析大模型的核心参数体系，详细的介绍大模型推理中常用的参数项，并通过本地模型示例展示参数调整对模型效能的影响。常见参数项：max_length：生成文本的最大长度。 Dict, Anyimport pandas as pdfrom modelscope import snapshot_downloadclass ModelParameterTester: """大模型参数测试器 分步调优流程图五、总结 大模型的参数调优本质上是在控制与释放之间寻找平衡的艺术。
96532编辑于 2026-02-04 - 来自专栏开源服务指南
大语言模型的垂直应用：学术优化、房间设计、短视频创作、医学交流
本文介绍了几款开源项目，包括学术优化、房间设计、短视频创作和医学交流等领域。这些项目通过图形交互界面、AI技术和大型语言模型等特点，为用户提供了便捷、创新的解决方案。 无论是提升学术写作质量，重新设计房间，还是实现自动化的短视频创作，甚至获取个人私人医学建议，这些开源项目都能帮助用户提高效率、获得更好的体验和创意。 可以上传任何房间照片并生成变体 使用名为 ControlNet 的 ML 模型进行图像处理 ML 模型托管在 Replicate 上，图片存储使用 Upload 该项目提供了本地运行和一键部署两种方式。 llSourcell/DoctorGPT[5] Stars: 2.0k License: NOASSERTION DoctorGPT 是一个大型语言模型，可以通过美国医疗执业考试。 DoctorGPT 是 Meta's Llama2 70 亿参数大型语言模型的版本，在医学对话数据集上进行了微调，并使用强化学习和宪法 AI 进一步改进。
55820编辑于 2023-09-02 - 来自专栏实验盒
NBT｜BioChatter：为生物医学量身定制的开源大语言模型应用平台
引言 近年来，生成式人工智能尤其是大语言模型（LLM）取得了显著进展，但在生物医学研究中的应用仍处于起步阶段。 因此，LLM在生物医学的应用仍停留在零散案例，远落后于医学影像领域成熟的AI框架。 BioChatter的模块化架构使其能够广泛应用于各种生物医学研究场景，其灵活的组合方式支持从快速原型设计到完全封装部署的广泛应用。 生物医学研究中的应用 基准测试与持续监测 为解决LLM工作流程中的可重复性挑战，BioChatter开发了一个持续基准测试系统，允许社区监控所有包含模型在特定任务上的性能。 结语 BioChatter为生物医学研究提供了一个灵活、模块化的平台，旨在减轻开发和维护负担，同时增强应用的稳健性。它不仅关注技术的前沿发展，更强调社区的参与和合作，以推动生物医学研究的进步。
58610编辑于 2025-02-05 - 来自专栏AiCharm
医学多模态大模型LLaVA-Med | 基于LLaVA的医学指令微调
因此，尽管生成式对话AI已经展示了在生物医学应用方面的巨大潜力，但当前的研究通常仅限于单模态文本。 已经证明，针对生物医学自然语言处理（NLP）应用和生物医学视觉-语言（VL）任务进行领域特定的预训练是有效的。 该数据集比下一个最大的公共数据集MIMIC-CXR大两个数量级，并且涵盖了多种类型的图像。 我们的实证研究验证了领域特定指令调整的有效性，并揭示了将多模态对话助手应用于高价值垂直领域的最佳实践和有趣的发现。 为了训练模型以跟随各种指令并以对话方式完成任务，我们在收集的生物医学语言-图像指令跟随数据上对模型进行微调，开发了一个生物医学聊天机器人。
3.6K20编辑于 2023-07-26 - 来自专栏圆圆的算法笔记
如何将大模型应用到自己的业务中？7种大模型应用方式和代表论文总结
如何将大模型应用落地到自己的业务或工作中？这篇文章整理了7种目前业内最常用的大模型应用方法，以及各个方法的代表论文。通过对各种应用大模型方法的特点对比，找到最适合自己场景的应用方法。 1、Pretrain-Finetune 直接针对下游任务进行全量参数或者部分参数的finetune，在BERT时期是主要的大模型应用方式。 2、Prompt Prompt是GPT以来的一种大模型应用方式，基于生成式语言模型（Transformer Decoder），将下游任务通过prompt的形式转换成完形填空任务，让模型预测缺失部分的文本 Prompt方式完全不进行大模型finetune，只利用大模型内部的知识，让下游任务反向适配预训练任务。其缺陷在于效果非常依赖于人工定义的prompt。 7、Knowledge Distillition 从大模型中获取数据，用获取到的数据训练尺寸更小的模型，过程中结合思维链等技术，让模型生成更有价值更准确的训练数据。
4.8K30编辑于 2023-08-17 - 来自专栏DrugOne
. | 大语言模型在医学领域的革命性应用
尽管越来越多研究探索其在临床诊断辅助、医学教育等任务中的应用，但关于其发展、实际应用与成效的系统评估仍然缺失。 近年来，通用大语言模型（LLMs）如 PaLM、LLaMA、GPT 系列与 ChatGLM，在文本生成、摘要、问答等自然语言处理任务中取得了显著进展，并逐步拓展至医学领域。 医学大语言模型的构建原理 医学LLMs主要通过三种方式构建：从头预训练、基于通用模型微调，以及使用提示对齐通用模型。 展望 尽管大语言模型（LLMs）已通过聊天机器人与搜索引擎影响了大众生活，但其在医疗实践中的应用仍处于初级阶段。当前评估基准多集中于医学问答任务，难以覆盖真实临床场景所需的多种能力。 多模态模型（MLLMs）与时序数据挑战 尽管现有LLMs主要针对文本任务，融合视觉、语言甚至音频的多模态大模型（MLLMs）已初现成效。
1.2K10编辑于 2025-04-11 . | 大语言模型辅助的临床医学领域大语言模型系统综述
DRUGONE 自2022年以来，大语言模型在临床医学中的评估研究迅速增长，但相关证据体系仍然缺乏系统梳理。 自ChatGPT于2022年11月公开发布以来，大语言模型在医学人工智能领域引发了显著的研究热潮。 图3: 各研究中使用的数据集类型、医学专科以及大语言模型的总体概览。 大语言模型与人类专家的比较 在部分研究中，大语言模型的表现被直接与人类专家进行比较。 此外，目前研究高度集中于少数医学专科，而许多其他临床领域仍缺乏系统研究。研究人员认为，这种不均衡的研究格局可能限制了大语言模型在医学中的全面应用。 为了推动临床应用，研究人员提出了一条逐步推进的研究路径。
26810编辑于 2026-03-30- 来自专栏大模型应用
医学大模型应用实践：基于SKILL架构构建糖尿病高血压智能咨询助手.137
一、系统概述 本系统是一套基于SKILL技能架构、聚焦糖尿病 + 高血压双慢病管理的全栈智能体，整合了专业医学大模型（AntAngelMed）、前后端实时交互、模块化技能体系，专为慢病患者 早前我们通过普通调用的方式也实现慢病管理的基础智能体，可以结合对比看看基于SKILL做了哪些特性应用变更： 大模型应用：基于安诊儿AntAngelMed模型+FastAPI构建慢病管理AI助手.86二、 核心功能实时慢病咨询：针对糖尿病、高血压相关问题，提供 7x24 小时实时响应，涵盖血糖、血压解读、症状分析、风险预警等。 模型调用层：基于 OpenAI SDK，严格按照标准格式调用 AntAngelMed 医学模型，确保医学建议的专业性和准确性。 调用AntAngelMed医学模型，传入格式化后的查询，获取专业医学建议；4. 对模型返回的建议进行简单优化（简化专业术语，确保普通用户可理解）；5.
21210编辑于 2026-06-14 - 来自专栏xiaosen
LangChain大模型应用开发
LangChain作为一个新兴的框架，旨在简化大模型应用的开发过程。它提供了一套工具和接口，帮助开发者将大模型无缝集成到各种应用场景中。 prompt) print(response.content) 这时我们的langSmith后台： 构建语义搜索引擎 我们使用LangChain的文档加载器、嵌入、向量库来从其他来源检索数据，与大模型工作集成 ，这对于获取数据作为模型推理的一部分进行推理的应用程序非常重要，例如检索增强生成或RAG。 1️⃣根据与字符串查询的相似性返回文档： # 接受一个文本字符串作为输入，并返回与该文本最相似的向量 results = vector_store.similarity_search( "大模型的发展和繁荣既是当前 ("大模型的发展是顶峰") # 接受一个嵌入向量作为输入，并返回与该向量最相似的向量 results = vector_store.similarity_search_by_vector(embedding
67921编辑于 2024-12-04 大模型应用开发实战
模型下载 目前国内外的通用大模型可以用密密麻麻来形容，gitee上面已经收录了1万多个了：https://ai.gitee.com/models 。 Net有WebAPI + IIS，java有spring boot+tomcat，大模型有FastAPI+Uvicorn：FastAPI 用于构建应用的业务逻辑，Uvicorn 是运行这些应用的服务器。 不得不吐槽下，大模型也搞前后端分离这套！. ： （图7） 等等，这好像还是算不上客户端！怎么着也得个应用程序APP之类，再不济也得有个Web吧！好吧，安排！为了搞大模型的人能安心研究模型，不用花精力在界面上。 最后 经过无数的蹂躏，我开发了个小应用【i歌词】，无任何条件免费提供全部源码。它基于chatglm4-9b大模型，从部署到训练，通用对话功能，核心根据歌名查歌词并创作歌词！
1.4K36编辑于 2026-05-08- 来自专栏xiaosen
大模型应用框架-LangChain
LangChain自身并不开发LLMs，它的核心理念是为各种LLMs实现通用的接口，把LLMs相关的组件“链接”在一起，简化LLMs应用的开发难度，方便开发者快速地开发复杂的LLMs应用。 LLMs: 大语言模型接收文本字符作为输入，返回的也是文本字符. 聊天模型: 基于LLMs, 不同的是它接收聊天消(一种特定格式的数据)作为输入，返回的也是聊天消息. 2.1.1 LLMs (大语言模型) LLMs使用场景最多，常用大模型的下载库：https://huggingface.co/models： 接下来我们以「文心一言」模型为例, 使用该类模型的组件： 第一步 第二步：借助百度智能云–千帆大模型平台：申请API Key 以及Secret Key 想请见附件手册 第三部：代码实现 import os from langchain.llms import 因为大模型虽然非常强大，但是也具备一定的局限性，比如不能回答实时信息、处理数学逻辑问题仍然非常的初级等等。因此，可以借助第三方工具来辅助大模型的应用。
1.4K10编辑于 2024-06-04 - 来自专栏深度学习与python
LangChain：简化大模型应用
作者 | Guy Nesher 译者 | 平川 策划 | Tina LangChain 框架提供了常见用例的抽象，简化了大型语言模型（LLM）（如 OpenAI GPT4 或 Google PaLM）的应用。 通常，比较复杂的应用程序会使用多个组件来生成所需的结果。 我们将用 SimpleSequentialChain 做个演示，它会按顺序运行多个提示。 今日好文推荐 爱奇艺VR公司业务停滞，员工或被欠薪；阿里云开源通义千问 70 亿参数模型，免费可商用；华为正式发布鸿蒙 4，接入大模型｜Q资讯 年薪超 600 万，比技术总监还高：电影行业 AI 产品经理的崛起 大模型竞争突然升级！亚马逊 CEO 亲自监督、组建新的核心技术团队，集中优势资源打造“最具野心”的大语言模型
47730编辑于 2023-09-08 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：大模型时代的XGBoost：传统梯度提升树与大模型的协同应用.103
一、前言 在人工智能技术体系中，XGBoost作为经典的梯度提升树模型，凭借高效的特征学习能力和优秀的结构化数据处理性能，长期占据机器学习应用的核心地位；而大模型则以其强大的语义理解、上下文建模和通用推理能力 XGBoost 与大模型融合的全链路知识，深度了解其核心原理和应用实践。 XGBoost 与大模型结合2.1 大模型的核心痛点尽管大模型能力强大，但在实际应用中存在明显短板：1. 步骤 5：XGBoost 模型训练这一步是传统 XGBoost 的训练流程，但需要针对融合特征进行参数调优：1. 数据集划分：将融合特征矩阵按 7:2:1 的比例划分为训练集、验证集、测试集；2. 传统模型和大模型不是替代关系，而是协同关系。以前总觉得大模型很高大上，传统模型过时了，现在才明白，能落地、能解决实际问题的组合才是最好的。
33632编辑于 2026-05-11 - 来自专栏大模型应用
大模型应用：隐私优先的大模型应用：同态加密与大模型结合的完整实践.101
今天我们就由浅入深拆解“同态加密 + 大模型”的完整体系，覆盖核心概念、基础原理、执行流程和实际落地，整体还是比较复杂和麻烦的，我们借此多了解一些核心概念和基础，在需要的时候再深入研究加以应用，尽量通俗的梳理 同态加密+大模型的价值 在传统的大模型推理流程中，用户需要将明文数据（如隐私问答、敏感文档）传输给大模型服务商，服务商在明文数据上完成推理后返回结果。 应用场景分析5.1 隐私数据问答场景：银行利用大模型分析用户的加密交易数据，回答“该用户是否符合贷款条件”。 比如 7mod5=2（7除以5余2），12mod5=2。 大模型在密文空间执行推理：大模型直接在加密数据上进行推理运算，所有计算都在密文空间完成，不暴露原始数据6. 输出密文推理结果：模型输出加密形式的推理结果，结果仍处于加密状态，无法直接读取7.
36131编辑于 2026-05-09 - 来自专栏数据派THU
详解：7大经典回归模型
来源：csdn 深度学习爱好者本文约2900字，建议阅读5分钟本文给大家介绍机器学习建模中7大经典的回归分析模型。 什么是回归分析？ 4.它需要大的样本量，因为在样本数量较少的情况下，极大似然估计的效果比普通的最小二乘法差。 5.自变量不应该相互关联的，即不具有多重共线性。 7.如果因变量是多类的话，则称它为多元逻辑回归。 3. Polynomial Regression多项式回归 对于一个回归方程，如果自变量的指数大于1，那么它就是多项式回归方程。 7. ElasticNet回归 ElasticNet是Lasso和Ridge回归技术的混合体。它使用L1来训练并且L2优先作为正则化矩阵。当有多个相关的特征时，ElasticNet是很有用的。 除了这7个最常用的回归技术，你也可以看看其他模型，如Bayesian、Ecological和Robust回归。 如何正确选择回归模型？ 当你只知道一个或两个技术时，生活往往很简单。
1.9K41编辑于 2023-04-18 - 来自专栏澜舟科技 NLP
大模型落地实践：同花顺大模型技术应用及优化
文内从业务角度介绍了大模型技术在同花顺业务上的应用以及未来探索的方向。众所周知，大模型参数量大，通用能力强，综合性能好。 这个问句量和用户量在问答系统中应该算非常大的。图片问财对话系统在大模型的应用上有几个难点。首先，它偏重金融业务知识，并且对于时效性要求很高。 这里特别说明一下“时效性”的问题。 确实在我们的业务模型里，规则占比非常大，也是因为涉及用户财产问题，技术上会比较保守。下面具体介绍问答系统里大模型应用的经验和取得的成果。 大模型的参数增加会带来效果的提升，但是在实际应用的经济角度考虑，宁可损失一些效果，尽量减少对资源的占用，所以我们投入了很大的精力做“模型轻量化”工作。 总结大模型技术在同花顺业务中的应用基本都有比较好的通用性，并且带来了比较好的性能提升，我们也希望在医疗、法律、教育等领域的子公司业务中推广，同时和澜舟科技以及学术界的老师们合作，把大模型用得更好，谢谢大家
3.2K20编辑于 2022-08-11 - 来自专栏后台技术汇
大模型应用之（4）：Langchain架构与大模型接入
背景 LangChain 是一个用于开发由大型语言模型（Large Language Model，LLM）驱动的应用程序的框架。 旨在简化使用大型语言模型的应用程序。 Langchain架构 LangChain工具 组件：大模型包装器、聊天模型包装器、数据增强工具和接口链： 提供了标准接口，和数据平台和实际应用工具紧密集成 LangChain六大模块 模块 核心作用 v=9qq6HTr7Ocw 小结： 各模块采用松耦合设计，可通过标准化接口组合使用 实际应用中通常以链为核心组织工作流（如检索QA链=数据增强+模型I/O+记忆） 回调系统提供贯穿所有模块的可观测性能力 Agent作为高级模块，可调用其他所有模块功能 大模型接入 接入示例 云服务和私有化大模型优劣对比 维度 开发成本 算力成本 运维成本 数据安全 云厂商大模型 较低，开箱即用 算力资源充足，大模型性能好 &吞吐量较高 较低，提供云平台监控 安全性低 私有化大模型 较高，自建大模型网关、服务鉴权、可用性等 算力硬件投入成本高，大模型性能较差低&吞吐量较低 较高，需要专业运维团队介入 安全性高，保密性强
95410编辑于 2025-08-04 - 来自专栏华章科技
大数据7大最奇特应用
下面盘点了7个最有趣、最独特的大数据应用，以及它们可能对我们的生活产生的影响。 1.大数据广告牌 户外营销公司Route正使用大数据在广告牌、长椅以及公交车两侧的广告空间上设定定价模式。 2.iPhone的Research Kit 苹果的新健康应用被称为ResearchKit，它有效地将你的手机变成生物医学研究设备。研究人员现在可以通过他们用户手机收集的数据，创造与健康有关 的研究。 此外，大数据同样可应用到人的身上，比如提供网站和应用来展示你的日常活动统计，比如你转了 多少个弯，垂直走过了多少路程等，你可以在社交网站上分享这些数据，或用它们与亲朋好友竞争。 5.大数据天气预报 从手机到交通地图，很多应用长期以来就需要数据支持。名为WeatherSignal的应用可以利用Android手机中的传感器，提供实时的天气数据。 7.大数据胸罩 True&Co网站正利用大数据帮助女性寻找号码更合适的胸罩。统计数据显示，大多数女性都戴错了胸罩的号码，为此这家网站试图帮助解决这个问 题。
1K10发布于 2018-08-13 1大模型应用开发基础
1、大模型应用开发基础 AGI（Artificial General Intelligence）中文译为「通用人工智能」。是具备超越人类智能的 AI。 大模型 AI 能干什么？ 大模型，全称「大语言模型」，英文「Large Language Model」，缩写「LLM」。 本课第一个专业向要求：分清对话产品和大模型。 AI 技术正逐步应用于艺术创作。 「AI」之后出现「技」的概率大于其它字。这些字之间的概率关系，就是大模型训练时学到的。 划重点：使用大模型，首先要建立对象感。你是什么角色？Ta 是什么角色？ 大模型应用产品架构 Agent 模式还太超前，Copilot 是当前主流。 实现 Copilot 的主流架构是多 Agent 工作流 模仿人做事，将业务拆成工作流（workflow、SOP、pipeline） 每个 Agent 负责一个工作流节点 大模型应用技术架构 大模型应用技术特点
9710编辑于 2026-06-16
腾讯云开发者
Copyright © 2013 - 2026 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有
深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 
粤公网安备44030502008569号
腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号