使用场景

在NEJM问题上，o1提供了比GPT-4更简洁准确的推理过程。

在中文数据集AI Hospital的案例中，o1提供了比GPT-4更精确的诊断和实际的治疗建议。

在多语言任务XmedBench中，o1展示了其在不同语言医学数据上的应用能力。

产品特色

在12个不同医学领域的数据集上展示出色的性能。

在19个医学数据集中平均准确率达到73.3%。

通过不同的评估方面、任务、数据集和提示策略，提供全面的模型评估。

在多语言任务和代理基准测试中表现出色。

在知识问答数据集上，有无CoT提示的模型结果表现出差异。

通过案例研究，展示了o1与GPT-4在问题回答和诊断建议上的差异。

使用教程

1. 访问o1 in Medicine的官方网站或GitHub页面。

2. 阅读有关模型的介绍和研究背景。

3. 下载并安装必要的软件和库，以便在本地或云端运行模型。

4. 根据提供的指南，准备医学数据集，包括文本、图像或其他相关格式。

5. 使用模型对数据集进行训练和测试，观察模型的性能和准确性。

6. 分析模型输出的结果，根据需要调整模型参数或数据集。

7. 将模型应用于实际的医学研究或临床实践，如病例分析、诊断建议等。

8. 根据使用体验，向开发团队提供反馈，以促进模型的进一步改进和发展。