在医疗自然语言处理领域,数据获取成本高昂的问题长期制约着AI模型的应用落地。某三甲医院的实践显示,构建一个临床意图识别模型需要耗费15名专业医师超过2000小时进行数据标注。这种困境使得少样本学习技术成为行业突破的关键,而基于Prompt Engineering的创新方法正在打开新的可能性。 ...
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在医疗自然语言处理领域,数据获取成本高昂的问题长期制约着AI模型的应用落地。某三甲医院的实践显示,构建一个临床意图识别模型需要耗费15名专业医师超过2000小时进行数据标注。这种困境使得少样本学习技术成为行业突破的关键,而基于Prompt Engineering的创新方法正在打开新的可能性。 ...