或许正是因为其种种技术和体验优势令人羡慕，当时的Palm不仅仅自身出品手机和掌上电脑。 它甚至还将旗下的操作系统Palm OS进行对外授权——就像现在的安卓一样，只不过早了20多年。 而且，Palm的授权对象们，即使从今天的角度来看也绝对是“豪华阵容”。 I. 引言 背景介绍：大语言模型（LLM）在医疗领域的应用潜力日益凸显，结合多模态技术，可处理复杂医学数据，助力临床决策与患者交互。 研究目的：深入分析Google Med-PaLM M的技术原理与改造方式，为国内医疗NLP发展提供借鉴。 文章结构概述：本文将从Med-PaLM M的技术架构、性能表现入手，对比国内. 庄小威的STORM和Betzig的PALM理论基础是一样的，实现时间也并不分早晚，关键在于Betzig1995年就提出了理论设想。 虽然理论比较粗糙，但Betzig最终还是依据自己的理论实现了PALM。
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Med-PaLM 2，由具有医学知识的健康研究团队训练，可以回答问题并从各种医学文本中总结分析。 已经在医疗能力方面取得了最领先的成果，并且是第一个在美国医疗执照考试类问题上表现出“专家”水平的大型语言模型。
Med-PaLM M 是首个可同时处理多种生物医学任务的 通用 AI 模型，无需针对每个任务进行单独微调。 2.3 生物医学 AI 基准（Benchmarks） 现有基准数据集主要针对单一任务，如 BenchMD 主要用于 医学图像分类。
想问一下东南大学palm实验室读博怎么样? 我是19级本科生，23级硕士研究生，本硕双非 ，研究方向是机器视觉（图像增强，超分辨率等），四六级均是低分飘过（460多）。 Med-PaLM 这篇文章最重要的一个点就是在医学考试 MedQA 中首次达到了 60 分以上的及格水平，比 non-LLM baseline (DRAGON [5]) 的 40 多分要好不少。 后续的 Med-PaLM 2 [6] 在这个数据集上又进一步达到了 80 多分的专家水平（GPT-4 也是类似水平 [7]），也许又会是一篇 Nature。 此外，谷歌研究人员还观察了PaLM-E大规模参数下的一个趋势：“语言模型规模越大，在进行视觉语言和机器人任务训练时，它就越能保持语言能力——从参数规模上来讲， 5620亿参数的PaLM-E几乎拥有所有语言能力。
