مقایسه مدل‌های زبانی در درمان نزدیک‌بینی

مقدمه: چشم‌انداز در حال تحول مدل‌های زبانی در مراقبت‌های بهداشتی

در سال‌های اخیر، پیشرفت سریع مدل‌های زبانی بزرگ (LLM) انقلابی در زمینه‌های متعددی، از جمله مراقبت‌های بهداشتی، ایجاد کرده است. این سیستم‌های هوش مصنوعی پیچیده، که بر روی مجموعه‌های داده‌های عظیمی آموزش داده شده‌اند، توانایی‌های قابل توجهی در پردازش زبان طبیعی از خود نشان می‌دهند و آنها را قادر می‌سازد تا زبان انسانی را با دقت و روانی فزاینده‌ای درک، تولید و دستکاری کنند. با ادغام بیشتر LLMها در تنظیمات مراقبت‌های بهداشتی، ارزیابی عملکرد آنها در زمینه‌های زبانی و فرهنگی متنوع بسیار مهم است.

نزدیک‌بینی، یا دید نزدیک، یک خطای انکساری شایع است که میلیون‌ها نفر در سراسر جهان، به ویژه در شرق آسیا را تحت تاثیر قرار می‌دهد. پرداختن به سوالات مربوط به نزدیک‌بینی مستلزم درک دقیق از این وضعیت، عوامل خطر آن و استراتژی‌های مختلف مدیریت است. با توجه به افزایش اتکا به LLMها برای بازیابی اطلاعات و پشتیبانی از تصمیم‌گیری، ارزیابی توانایی آنها در ارائه پاسخ‌های دقیق، جامع و همدلانه به پرسش‌های مربوط به نزدیک‌بینی، به ویژه در مناطقی با ویژگی‌های فرهنگی و زبانی منحصر به فرد، ضروری است.

این مقاله به بررسی تحلیلی عملکرد مقایسه‌ای LLMهای جهانی و چینی در پرداختن به سوالات مربوط به نزدیک‌بینی خاص چینی می‌پردازد. با ارزیابی دقت، جامعیت و همدلی پاسخ‌های تولید شده توسط LLMهای مختلف، این مطالعه قصد دارد تا نقاط قوت و محدودیت‌های این سیستم‌های هوش مصنوعی را در پاسخگویی به سوالات مراقبت‌های بهداشتی در یک زمینه فرهنگی خاص روشن کند.

روش‌شناسی: چارچوب ارزیابی دقیق

به منظور انجام یک ارزیابی کامل و عینی، یک روش‌شناسی جامع به کار گرفته شد که شامل انتخاب LLMهای مناسب، تدوین سوالات مرتبط و ایجاد معیارهای ارزیابی دقیق بود.

انتخاب مدل‌های زبانی بزرگ

طیف متنوعی از LLMها در این مطالعه گنجانده شده‌اند که نماینده مدل‌های جهانی و چینی هستند. LLMهای جهانی، مانند ChatGPT-3.5، ChatGPT-4.0، Google Bard و Llama-2 7B Chat، بر روی مجموعه‌های داده‌های عظیمی آموزش داده شده‌اند که عمدتاً از داده‌های غربی تشکیل شده‌اند. LLMهای دامنه چینی، از جمله Huatuo-GPT، MedGPT، Ali Tongyi Qianwen، Baidu ERNIE Bot و Baidu ERNIE 4.0، به طور خاص بر روی داده‌های زبان چینی آموزش داده شده‌اند، که به طور بالقوه درک عمیق‌تری از تفاوت‌های ظریف خاص چینی و زمینه‌های فرهنگی در اختیار آنها قرار می‌دهد.

تدوین سوالات نزدیک‌بینی خاص چینی

مجموعه‌ای از 39 سوال نزدیک‌بینی خاص چینی به دقت تدوین شده‌اند که 10 حوزه مجزا مربوط به این وضعیت را پوشش می‌دهند. این سوالات به منظور پرداختن به جنبه‌های مختلف نزدیک‌بینی، از جمله علل، عوامل خطر، استراتژی‌های پیشگیری، گزینه‌های درمانی و عوارض احتمالی طراحی شده‌اند. این سوالات به گونه‌ای تنظیم شده‌اند که منعکس کننده ویژگی‌ها و نگرانی‌های منحصر به فرد جمعیت چین باشند و از ارتباط و کاربرد آنها در چارچوب مراقبت‌های بهداشتی چین اطمینان حاصل شود.

معیارهای ارزیابی: دقت، جامعیت و همدلی

پاسخ‌های تولید شده توسط LLMها بر اساس سه معیار کلیدی ارزیابی شدند: دقت، جامعیت و همدلی.

• دقت: دقت پاسخ‌ها با استفاده از مقیاس 3 امتیازی ارزیابی شد و پاسخ‌ها بر اساس صحت واقعی و همسویی با دانش پزشکی تثبیت شده، به عنوان “خوب”، “منصفانه” یا “ضعیف” رتبه‌بندی شدند.
• جامعیت: پاسخ‌های با رتبه “خوب” برای جامعیت با استفاده از مقیاس 5 امتیازی بیشتر ارزیابی شدند و میزان پرداختن آنها به تمام جنبه‌های مرتبط پرسش و ارائه توضیحی کامل از موضوع در نظر گرفته شد.
• همدلی: پاسخ‌های با رتبه “خوب” همچنین برای همدلی با استفاده از مقیاس 5 امتیازی ارزیابی شدند و میزان نشان دادن حساسیت آنها به نیازهای عاطفی و روانی کاربر و انتقال حس درک و حمایت ارزیابی شد.

ارزیابی متخصص و تحلیل خود اصلاحی

سه متخصص نزدیک‌بینی به دقت دقت پاسخ‌ها را ارزیابی کردند و ارزیابی‌های مستقل خود را بر اساس تجربه بالینی و تخصص خود ارائه دادند. پاسخ‌های با رتبه “ضعیف” بیشتر در معرض اعلان‌های خود اصلاحی قرار گرفتند و LLMها را تشویق می‌کردند تا پرسش را دوباره تحلیل کنند و پاسخ بهبود یافته‌ای ارائه دهند. سپس اثربخشی این تلاش‌های خود اصلاحی برای تعیین توانایی LLMها در یادگیری از اشتباهات خود و افزایش عملکرد آنها تجزیه و تحلیل شد.

نتایج: آشکار کردن چشم‌انداز عملکرد

نتایج تحلیل عملکرد مقایسه‌ای، یافته‌های کلیدی متعددی را در مورد قابلیت‌های LLMهای جهانی و چینی در پرداختن به پرسش‌های مربوط به نزدیک‌بینی خاص چینی آشکار کرد.

دقت: یک رقابت نزدیک در صدر

سه LLM برتر از نظر دقت ChatGPT-3.5، Baidu ERNIE 4.0 و ChatGPT-4.0 بودند که عملکرد قابل مقایسه‌ای را با نسبت‌های بالایی از پاسخ‌های “خوب” نشان می‌دهند. این LLMها توانایی بالایی در ارائه اطلاعات دقیق و قابل اعتماد در مورد نزدیک‌بینی از خود نشان دادند، که نشان می‌دهد پتانسیل آنها به عنوان منابع ارزشمند برای بازیابی اطلاعات مراقبت‌های بهداشتی است.

جامعیت: LLMهای جهانی پیشرو هستند

از نظر جامعیت، ChatGPT-3.5 و ChatGPT-4.0 به عنوان بهترین عملکردها ظاهر شدند و پس از آن Baidu ERNIE 4.0، MedGPT و Baidu ERNIE Bot قرار گرفتند. این LLMها توانایی برتری در ارائه توضیحات کامل و مفصل در مورد موضوعات مربوط به نزدیک‌بینی نشان دادند، و به تمام جنبه‌های مرتبط پرسش‌ها پرداختند و درک جامعی از موضوع ارائه دادند.

همدلی: یک رویکرد انسان محور

وقتی صحبت از همدلی شد، ChatGPT-3.5 و ChatGPT-4.0 دوباره پیشتاز شدند و پس از آن MedGPT، Baidu ERNIE Bot و Baidu ERNIE 4.0 قرار گرفتند. این LLMها ظرفیت بیشتری برای نشان دادن حساسیت نسبت به نیازهای عاطفی و روانی کاربر نشان دادند و حس درک و حمایت را در پاسخ‌های خود منتقل کردند. این امر اهمیت گنجاندن اصول طراحی انسان محور در توسعه LLMها برای کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی را برجسته می‌کند.

قابلیت‌های خود اصلاحی: جایی برای بهبود

در حالی که Baidu ERNIE 4.0 هیچ رتبه “ضعیف” دریافت نکرد، سایر LLMها درجات مختلفی از قابلیت‌های خود اصلاحی را نشان دادند، با افزایش‌هایی از 50٪ تا 100٪. این نشان می‌دهد که LLMها می‌توانند از اشتباهات خود بیاموزند و عملکرد خود را از طریق مکانیسم‌های خود اصلاحی بهبود بخشند، اما تحقیقات بیشتری برای بهینه‌سازی این قابلیت‌ها و اطمینان از بهبودهای مداوم و قابل اعتماد مورد نیاز است.

بحث: تفسیر یافته‌ها

یافته‌های این تحلیل عملکرد مقایسه‌ای، بینش‌های ارزشمندی را در مورد نقاط قوت و محدودیت‌های LLMهای جهانی و چینی در پرداختن به پرسش‌های مربوط به نزدیک‌بینی خاص چینی ارائه می‌دهد.

LLMهای جهانی در تنظیمات زبان چینی عالی هستند

با وجود اینکه LLMهای جهانی مانند ChatGPT-3.5 و ChatGPT-4.0 عمدتاً بر روی داده‌های غیر چینی و به زبان انگلیسی آموزش داده شده‌اند، عملکرد بهینه‌ای را در تنظیمات زبان چینی نشان دادند. این نشان می‌دهد که این LLMها توانایی قابل توجهی در تعمیم دانش خود و انطباق با زمینه‌های زبانی و فرهنگی مختلف دارند. موفقیت آنها را می‌توان به مجموعه‌های داده‌های آموزشی گسترده آنها نسبت داد که طیف گسترده‌ای از موضوعات و زبان‌ها را در بر می‌گیرد و آنها را قادر می‌سازد تا به طور موثر پاسخ‌های زبان چینی را پردازش و تولید کنند.

LLMهای دامنه چینی درک زمینه‌ای ارائه می‌دهند

در حالی که LLMهای جهانی عملکرد قوی نشان دادند، LLMهای دامنه چینی مانند Baidu ERNIE 4.0 و MedGPT نیز قابلیت‌های قابل توجهی در پرداختن به پرسش‌های مربوط به نزدیک‌بینی از خود نشان دادند. این LLMها که به طور خاص بر روی داده‌های زبان چینی آموزش داده شده‌اند، ممکن است درک عمیق‌تری از تفاوت‌های ظریف خاص چینی و زمینه‌های فرهنگی داشته باشند و به آنها این امکان را می‌دهند که پاسخ‌های مرتبط‌تر و از نظر فرهنگی حساس‌تری ارائه دهند.

اهمیت دقت، جامعیت و همدلی

معیارهای ارزیابی دقت، جامعیت و همدلی نقش مهمی در ارزیابی عملکرد کلی LLMها ایفا کردند. دقت در کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی از اهمیت بالایی برخوردار است، زیرا اطلاعات نادرست می‌تواند عواقب جدی داشته باشد. جامعیت تضمین می‌کند که کاربران درک کاملی از موضوع دریافت می‌کنند و آنها را قادر می‌سازد تا تصمیمات آگاهانه بگیرند. همدلی برای ایجاد اعتماد و ارتباط با کاربران، به ویژه در زمینه‌های حساس مراقبت‌های بهداشتی، ضروری است.

جهت‌های آینده: تقویت LLMها برای مراقبت‌های بهداشتی

یافته‌های این مطالعه پتانسیل LLMها را برای خدمت به عنوان منابع ارزشمند برای بازیابی اطلاعات مراقبت‌های بهداشتی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری برجسته می‌کند. با این حال، تحقیقات و توسعه بیشتری برای افزایش قابلیت‌های آنها و رفع محدودیت‌های آنها مورد نیاز است.

• گسترش مجموعه‌های داده‌های آموزشی: گسترش مجموعه‌های داده‌های آموزشی LLMها برای گنجاندن داده‌های متنوع‌تر و از نظر فرهنگی مرتبط‌تر می‌تواند عملکرد آنها را در زمینه‌های زبانی و فرهنگی خاص بهبود بخشد.
• گنجاندن دانش پزشکی: ادغام دانش و دستورالعمل‌های پزشکی در فرآیند آموزش LLMها می‌تواند دقت و قابلیت اطمینان آنها را افزایش دهد.
• بهبود مکانیسم‌های خود اصلاحی: بهینه‌سازی مکانیسم‌های خود اصلاحی می‌تواند LLMها را قادر سازد تا از اشتباهات خود بیاموزند و عملکرد خود را در طول زمان بهبود بخشند.
• تقویت همدلی و طراحی انسان محور: گنجاندن اصول طراحی انسان محور می‌تواند همدلی و کاربرپسندی LLMها را افزایش دهد و آنها را برای کاربردهای مراقبت‌های بهداشتی در دسترس‌تر و موثرتر کند.

نتیجه‌گیری

این تحلیل عملکرد مقایسه‌ای، بینش‌های ارزشمندی را در مورد قابلیت‌های LLMهای جهانی و چینی در پرداختن به پرسش‌های مربوط به نزدیک‌بینی خاص چینی ارائه می‌دهد. نتایج نشان می‌دهد که هر دو LLM جهانی و چینی می‌توانند پاسخ‌های دقیق، جامع و همدلانه‌ای به سوالات مربوط به نزدیک‌بینی ارائه دهند، و LLMهای جهانی علیرغم آموزش اولیه با داده‌های غیر چینی، در تنظیمات زبان چینی عالی هستند. این یافته‌ها پتانسیل LLMها را برای خدمت به عنوان منابع ارزشمند برای بازیابی اطلاعات مراقبت‌های بهداشتی و پشتیبانی از تصمیم‌گیری برجسته می‌کند، اما تحقیقات و توسعه بیشتری برای افزایش قابلیت‌های آنها و رفع محدودیت‌های آنها مورد نیاز است. با ادامه تکامل LLMها، ارزیابی عملکرد آنها در زمینه‌های زبانی و فرهنگی متنوع بسیار مهم است تا از اثربخشی و کاربرد آنها در تنظیمات مختلف مراقبت‌های بهداشتی اطمینان حاصل شود.