ਮਾਇਓਪੀਆ 'ਤੇ ਗਲੋਬਲ ਤੇ ਚੀਨੀ LLMs ਦਾ ਮੁਕਾਬਲਾ

ਜਾਣ-ਪਛਾਣ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਵਿੱਚ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦਾ ਵਿਕਾਸ

ਹਾਲ ਹੀ ਦੇ ਸਾਲਾਂ ਵਿੱਚ, ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ (LLMs) ਵਿੱਚ ਤੇਜ਼ੀ ਨਾਲ ਹੋਏ ਵਿਕਾਸ ਨੇ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸਮੇਤ ਬਹੁਤ ਸਾਰੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ ਕ੍ਰਾਂਤੀ ਲਿਆ ਦਿੱਤੀ ਹੈ। ਇਹ ਉੱਨਤ ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ, ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ, ਕੁਦਰਤੀ ਭਾਸ਼ਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਮਨੁੱਖੀ ਭਾਸ਼ਾ ਨੂੰ ਸਮਝਣ, ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਅਤੇ ਹੇਰਾਫੇਰੀ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ, ਵੱਧ ਰਹੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਨਾਲ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ LLMs ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਏਕੀਕ੍ਰਿਤ ਹੁੰਦੇ ਜਾ ਰਹੇ ਹਨ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।

ਮਾਇਓਪੀਆ, ਜਾਂ ਨਜ਼ਦੀਕੀ, ਇੱਕ ਪ੍ਰਚਲਿਤ ਰੀਫ੍ਰੈਕਟਿਵ ਗਲਤੀ ਹੈ ਜੋ ਦੁਨੀਆ ਭਰ ਵਿੱਚ ਲੱਖਾਂ ਲੋਕਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਪੂਰਬੀ ਏਸ਼ੀਆ ਵਿੱਚ। ਮਾਇਓਪੀਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਲਈ ਸਥਿਤੀ, ਇਸਦੇ ਜੋਖਮ ਕਾਰਕਾਂ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਰਣਨੀਤੀਆਂ ਦੀ ਸੂਖਮ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ LLMs ‘ਤੇ ਵੱਧ ਰਹੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੇ ਮੱਦੇਨਜ਼ਰ, ਮਾਇਓਪੀਆ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਹੀ, ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਭਰੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਵਿਲੱਖਣ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਵਾਲੇ ਖੇਤਰਾਂ ਵਿੱਚ।

ਇਹ ਲੇਖ ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਡੋਮੇਨ LLMs ਦੇ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਵਿੱਚ ਡੂੰਘਾਈ ਨਾਲ ਜਾਂਚ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ LLMs ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਕੇ, ਇਹ ਅਧਿਐਨ ਇੱਕ ਖਾਸ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੁੱਛਗਿੱਛਾਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਇਹਨਾਂ AI ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ‘ਤੇ ਰੌਸ਼ਨੀ ਪਾਉਣ ਦਾ ਉਦੇਸ਼ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।

ਵਿਧੀ: ਇੱਕ ਸਖ਼ਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਢਾਂਚਾ

ਇੱਕ ਪੂਰਾ ਅਤੇ ਉਦੇਸ਼ਪੂਰਨ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਲਈ, ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਵਿਧੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਢੁਕਵੇਂ LLMs ਦੀ ਚੋਣ, ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ, ਅਤੇ ਸਖ਼ਤ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ।

ਵੱਡੇ ਭਾਸ਼ਾ ਮਾਡਲਾਂ ਦੀ ਚੋਣ

ਅਧਿਐਨ ਵਿੱਚ LLMs ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਭਿੰਨ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜੋ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਡੋਮੇਨ ਮਾਡਲਾਂ ਦੋਵਾਂ ਦੀ ਨੁਮਾਇੰਦਗੀ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਗਲੋਬਲ LLMs, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Google Bard, ਅਤੇ Llama-2 7B Chat, ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਾਲ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਪੱਛਮੀ ਡੇਟਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs, ਜਿਸ ਵਿੱਚ Huatuo-GPT, MedGPT, Ali Tongyi Qianwen, Baidu ERNIE Bot, ਅਤੇ Baidu ERNIE 4.0 ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ, ਨੂੰ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦਿੱਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਸੰਭਾਵੀ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ।

ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਨਿਰਮਾਣ

39 ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ ਸਵਾਲਾਂ ਦਾ ਇੱਕ ਸਮੂਹ ਧਿਆਨ ਨਾਲ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਥਿਤੀ ਨਾਲ ਸਬੰਧਤ 10 ਵੱਖਰੇ ਡੋਮੇਨ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਇਓਪੀਆ ਦੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਇਸਦੇ ਕਾਰਨ, ਜੋਖਮ ਕਾਰਕ, ਰੋਕਥਾਮ ਰਣਨੀਤੀਆਂ, ਇਲਾਜ ਵਿਕਲਪ, ਅਤੇ ਸੰਭਾਵੀ ਜਟਿਲਤਾਵਾਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਚੀਨੀ ਆਬਾਦੀ ਦੀਆਂ ਵਿਲੱਖਣ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਚਿੰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਲਈ ਤਿਆਰ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਸੀ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਅਤੇ ਚੀਨੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਦਰਭ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹੋਏ।

ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ

LLMs ਦੁਆਰਾ ਤਿਆਰ ਕੀਤੇ ਗਏ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਤਿੰਨ ਮੁੱਖ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ: ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ।

• ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ 3-ਪੁਆਇੰਟ ਸਕੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਤੱਥਾਂ ਦੀ ਸਹੀਤਾ ਅਤੇ ਸਥਾਪਤ ਮੈਡੀਕਲ ਗਿਆਨ ਨਾਲ ਮੇਲ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ‘ਚੰਗਾ’, ‘ਠੀਕ’, ਜਾਂ ‘ਮਾੜਾ’ ਦਰਜਾ ਦਿੱਤਾ ਗਿਆ।
• ਵਿਆਪਕਤਾ: “ਚੰਗੇ” ਦਰਜੇ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ 5-ਪੁਆਇੰਟ ਸਕੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਵਿਆਪਕਤਾ ਲਈ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਵਿਚਾਰ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਸਵਾਲ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਬੰਧਤ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਕਿੰਨੀ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ।
• ਹਮਦਰਦੀ: “ਚੰਗੇ” ਦਰਜੇ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ 5-ਪੁਆਇੰਟ ਸਕੇਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਹਮਦਰਦੀ ਲਈ ਵੀ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, ਇਹ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਦੇ ਹੋਏ ਕਿ ਉਹਨਾਂ ਨੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਲੋੜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਕਿੰਨੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕੀਤੀ, ਅਤੇ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਪ੍ਰਗਟ ਕੀਤੀ।

ਮਾਹਿਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ

ਤਿੰਨ ਮਾਇਓਪੀਆ ਮਾਹਿਰਾਂ ਨੇ ਜਵਾਬਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦਾ ਬਾਰੀਕੀ ਨਾਲ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕੀਤਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਕਲੀਨਿਕਲ ਤਜਰਬੇ ਅਤੇ ਮੁਹਾਰਤ ਦੇ ਆਧਾਰ ‘ਤੇ ਆਪਣੇ ਸੁਤੰਤਰ ਮੁਲਾਂਕਣ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੇ। “ਮਾੜੇ” ਦਰਜੇ ਵਾਲੇ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟਾਂ ਦੇ ਅਧੀਨ ਕੀਤਾ ਗਿਆ, LLMs ਨੂੰ ਸਵਾਲ ਦਾ ਦੁਬਾਰਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕਰਨ ਅਤੇ ਇੱਕ ਬਿਹਤਰ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਲਈ ਉਤਸ਼ਾਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ। ਇਹਨਾਂ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਯਤਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਦਾ ਫਿਰ LLMs ਦੀਆਂ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਕੀਤਾ ਗਿਆ।

ਨਤੀਜੇ: ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਲੈਂਡਸਕੇਪ ਦਾ ਪਰਦਾਫਾਸ਼

ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਨਤੀਜਿਆਂ ਨੇ ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕਈ ਮੁੱਖ ਖੋਜਾਂ ਦਾ ਖੁਲਾਸਾ ਕੀਤਾ।

ਸ਼ੁੱਧਤਾ: ਸਿਖਰ ‘ਤੇ ਇੱਕ ਨਜ਼ਦੀਕੀ ਦੌੜ

ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ ਚੋਟੀ ਦੇ ਤਿੰਨ LLMs ChatGPT-3.5, Baidu ERNIE 4.0, ਅਤੇ ChatGPT-4.0 ਸਨ, ਜੋ “ਚੰਗੇ” ਜਵਾਬਾਂ ਦੇ ਉੱਚ ਅਨੁਪਾਤ ਨਾਲ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਇਹਨਾਂ LLMs ਨੇ ਮਾਇਓਪੀਆ ‘ਤੇ ਸਹੀ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਵਿਆਪਕਤਾ: ਗਲੋਬਲ LLMs ਅੱਗੇ ਵਧਦੇ ਹਨ

ਵਿਆਪਕਤਾ ਦੇ ਲਿਹਾਜ਼ ਨਾਲ, ChatGPT-3.5 ਅਤੇ ChatGPT-4.0 ਚੋਟੀ ਦੇ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨਕਾਰੀਆਂ ਵਜੋਂ ਉਭਰੇ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ Baidu ERNIE 4.0, MedGPT, ਅਤੇ Baidu ERNIE Bot ਸਨ। ਇਹਨਾਂ LLMs ਨੇ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਦੀ ਪੂਰੀ ਅਤੇ ਵਿਸਤ੍ਰਿਤ ਵਿਆਖਿਆ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ, ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਾਰੇ ਸਬੰਧਤ ਪਹਿਲੂਆਂ ਨੂੰ ਸੰਬੋਧਿਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਆਪਕ ਸਮਝ ਪੇਸ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਉੱਤਮ ਯੋਗਤਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ।

ਹਮਦਰਦੀ: ਇੱਕ ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਪਹੁੰਚ

ਜਦੋਂ ਹਮਦਰਦੀ ਦੀ ਗੱਲ ਆਉਂਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ChatGPT-3.5 ਅਤੇ ChatGPT-4.0 ਨੇ ਇੱਕ ਵਾਰ ਫਿਰ ਅਗਵਾਈ ਕੀਤੀ, ਇਸ ਤੋਂ ਬਾਅਦ MedGPT, Baidu ERNIE Bot, ਅਤੇ Baidu ERNIE 4.0 ਸਨ। ਇਹਨਾਂ LLMs ਨੇ ਉਪਭੋਗਤਾ ਦੀਆਂ ਭਾਵਨਾਤਮਕ ਅਤੇ ਮਨੋਵਿਗਿਆਨਕ ਲੋੜਾਂ ਪ੍ਰਤੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਇੱਕ ਵੱਡੀ ਸਮਰੱਥਾ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਜਵਾਬਾਂ ਵਿੱਚ ਸਮਝ ਅਤੇ ਸਹਾਇਤਾ ਦੀ ਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਇਆ। ਇਹ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ LLMs ਦੇ ਵਿਕਾਸ ਵਿੱਚ ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦਾ ਹੈ।

ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ: ਸੁਧਾਰ ਦੀ ਗੁੰਜਾਇਸ਼

ਜਦੋਂ ਕਿ Baidu ERNIE 4.0 ਨੂੰ ਕੋਈ ਵੀ “ਮਾੜਾ” ਦਰਜਾ ਨਹੀਂ ਮਿਲਿਆ, ਦੂਜੇ LLMs ਨੇ 50% ਤੋਂ 100% ਤੱਕ ਦੇ ਵਾਧੇ ਨਾਲ, ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦੀਆਂ ਵੱਖੋ-ਵੱਖਰੀਆਂ ਡਿਗਰੀਆਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ LLMs ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਦੁਆਰਾ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਇਹਨਾਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣ ਅਤੇ ਇਕਸਾਰ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਮੰਦ ਸੁਧਾਰਾਂ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਖੋਜ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

ਚਰਚਾ: ਖੋਜਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ

ਇਸ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਦੀਆਂ ਸ਼ਕਤੀਆਂ ਅਤੇ ਸੀਮਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ।

ਚੀਨੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ LLMs ਉੱਤਮ

ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਗੈਰ-ਚੀਨੀ ਡੇਟਾ ਅਤੇ ਅੰਗਰੇਜ਼ੀ ਵਿੱਚ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਣ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ, ਗਲੋਬਲ LLMs ਜਿਵੇਂ ਕਿ ChatGPT-3.5 ਅਤੇ ChatGPT-4.0 ਨੇ ਚੀਨੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਅਨੁਕੂਲ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ ਸੁਝਾਅ ਦਿੰਦਾ ਹੈ ਕਿ ਇਹਨਾਂ LLMs ਕੋਲ ਆਪਣੇ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਆਮ ਕਰਨ ਅਤੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੋਣ ਦੀ ਇੱਕ ਸ਼ਾਨਦਾਰ ਯੋਗਤਾ ਹੈ। ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸਫਲਤਾ ਨੂੰਉਹਨਾਂ ਦੇ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਲਈ ਜ਼ਿੰਮੇਵਾਰ ਠਹਿਰਾਇਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ਿਆਂ ਅਤੇ ਭਾਸ਼ਾਵਾਂ ਦੀ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਾਲ ਸ਼੍ਰੇਣੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜੋ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਚੀਨੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਜਵਾਬਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਅਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ।

ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਸੰਦਰਭੀ ਸਮਝ ਪੇਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ

ਜਦੋਂ ਕਿ ਗਲੋਬਲ LLMs ਨੇ ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ, ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਜਿਵੇਂ ਕਿ Baidu ERNIE 4.0 ਅਤੇ MedGPT ਨੇ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਵੀ ਧਿਆਨ ਦੇਣ ਯੋਗ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕੀਤਾ। ਇਹ LLMs, ਜੋ ਖਾਸ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਚੀਨੀ ਭਾਸ਼ਾ ਡੇਟਾ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹਨ, ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਸੂਖਮਤਾਵਾਂ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਰੱਖ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਢੁਕਵੇਂ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਨ ਦੀ ਇਜਾਜ਼ਤ ਮਿਲਦੀ ਹੈ।

ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ

LLMs ਦੀ ਸਮੁੱਚੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ, ਵਿਆਪਕਤਾ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਦੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਮਾਪਦੰਡਾਂ ਨੇ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਭੂਮਿਕਾ ਨਿਭਾਈ। ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਸਭ ਤੋਂ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ, ਕਿਉਂਕਿ ਗਲਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਗੰਭੀਰ ਨਤੀਜੇ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਵਿਆਪਕਤਾ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਕਿ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇ ਦੀ ਪੂਰੀ ਸਮਝ ਪ੍ਰਾਪਤ ਹੋਵੇ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਉਹ ਜਾਣਕਾਰੀ ਭਰਪੂਰ ਫੈਸਲੇ ਲੈ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਹਮਦਰਦੀ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਨਾਲ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਅਤੇ ਰਿਸ਼ਤਾ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ, ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ।

ਭਵਿੱਖੀ ਦਿਸ਼ਾਵਾਂ: ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਲਈ LLMs ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਇਸ ਅਧਿਐਨ ਦੀਆਂ ਖੋਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ LLMs ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ।

• ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ: ਵਧੇਰੇ ਵਿਭਿੰਨ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਢੁਕਵੇਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨ ਲਈ LLMs ਦੇ ਸਿਖਲਾਈ ਡੇਟਾਸੈੱਟਾਂ ਦਾ ਵਿਸਤਾਰ ਖਾਸ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਮੈਡੀਕਲ ਗਿਆਨ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ: LLMs ਦੀ ਸਿਖਲਾਈ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਵਿੱਚ ਮੈਡੀਕਲ ਗਿਆਨ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਜੋੜਨਾ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਸ਼ੁੱਧਤਾ ਅਤੇ ਭਰੋਸੇਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ: ਸਵੈ-ਸੁਧਾਰ ਵਿਧੀਆਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ LLMs ਨੂੰ ਆਪਣੀਆਂ ਗਲਤੀਆਂ ਤੋਂ ਸਿੱਖਣ ਅਤੇ ਸਮੇਂ ਦੇ ਨਾਲ ਆਪਣੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਵਿੱਚ ਸੁਧਾਰ ਕਰਨ ਦੇ ਯੋਗ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਹਮਦਰਦੀ ਅਤੇ ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ: ਮਨੁੱਖ-ਕੇਂਦਰਿਤ ਡਿਜ਼ਾਈਨ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਨੂੰ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਨਾ LLMs ਦੀ ਹਮਦਰਦੀ ਅਤੇ ਉਪਭੋਗਤਾ-ਮਿੱਤਰਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਲਈ ਵਧੇਰੇ ਪਹੁੰਚਯੋਗ ਅਤੇ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਬਣਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਿੱਟਾ

ਇਹ ਤੁਲਨਾਤਮਕ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਚੀਨੀ-ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਿੱਚ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਬਾਰੇ ਕੀਮਤੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਨਤੀਜੇ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ ਕਿ ਗਲੋਬਲ ਅਤੇ ਚੀਨੀ-ਡੋਮੇਨ LLMs ਦੋਵੇਂ ਮਾਇਓਪੀਆ-ਸਬੰਧਤ ਸਵਾਲਾਂ ਦੇ ਸਹੀ, ਵਿਆਪਕ ਅਤੇ ਹਮਦਰਦੀ ਭਰੇ ਜਵਾਬ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਗਲੋਬਲ LLMs ਗੈਰ-ਚੀਨੀ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੁੱਖ ਤੌਰ ‘ਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇ ਬਾਵਜੂਦ ਚੀਨੀ-ਭਾਸ਼ਾ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉੱਤਮ ਹਨ। ਇਹ ਖੋਜਾਂ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਜਾਣਕਾਰੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਅਤੇ ਫੈਸਲੇ ਲੈਣ ਵਿੱਚ LLMs ਲਈ ਕੀਮਤੀ ਸਰੋਤਾਂ ਵਜੋਂ ਸੇਵਾ ਕਰਨ ਦੀ ਸੰਭਾਵਨਾ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸਮਰੱਥਾਵਾਂ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਅਤੇ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਨੂੰ ਦੂਰ ਕਰਨ ਲਈ ਹੋਰ ਖੋਜ ਅਤੇ ਵਿਕਾਸ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ। ਜਿਵੇਂ ਕਿ LLMs ਦਾ ਵਿਕਾਸ ਜਾਰੀ ਹੈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਸੈਟਿੰਗਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਅਤੇ ਲਾਗੂ ਹੋਣ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭਾਸ਼ਾਈ ਅਤੇ ਸੱਭਿਆਚਾਰਕ ਸੰਦਰਭਾਂ ਵਿੱਚ ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਕਾਰਗੁਜ਼ਾਰੀ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰਨਾ ਬਹੁਤ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ।