研究：GPT-4 在医学问题上击败了专业调优的 MedPaLM 2 模型

据站长之家 12 月 4 日报道，微软研究人员展示了 GPT-4 在医学知识测试中的卓越表现，特别是当结合先进的提示工程技术时，其性能超过了专业调整的 MedPaLM2。

研究结果显示，相较于费时费力的调优和模型训练，将更有效的提示工程应用于主流通用模型可能是实现更准确结果的更好途径。Medprompt 方法采用了多种提示工程技术，包括 GPT-4 生成的思维链推理和生成多个单独评分的回答，然后将最高分的答案返回给用户。尽管这种方法会增加推理的成本，因为生成了更多的标记，但结果表明，将领先的通用模型（如 GPT-4）与高级提示工程技术相结合，以评估最新性能的标准，可能是值得考虑的。

研究强调 GPT-4 生成的思维链推理相对于专家手工制作的 Med-PaLM2 提示更为优越，因为它提供了更精细的逐步推理逻辑。但是研究也指出，这一结论是特定于 GPT-4 的，而不适用于其他通用基础模型。