RetiJev：快速且基于源数据的眼科决策模型
arXiv：2610.30947v1 发布类型：新 摘要：眼科临床决策支持需要快速、准确且兼顾隐私保护的推理，然而自回归大型语言模型（LLMs）在预定义动作间的决策过程中会带来显著的延迟和计算开销。因此，我们探索了一种面向决策的生成式推理替代方案。具体而言，我们首先推出了 RetiJev-Data，这是一个基于源数据的眼科语料库，包含78,158个源自PubMed Central文章的临床决策与诊断问题，以及涵盖531种眼疾的MeSH词表；此外，还收录了50,074个涉及11种评分体系的指南评分问题，并配套构建了一个由24,662道题目组成的评估基准。在此基础上，我们开发了RetiJev系列模型，其规模介于0.8B至9B参数之间，能够……
