Aprovechamiento de los LLM para la extracción de datos estructurados de registros de pacientes no estructurados

Resumen: La revisión manual de historias clínicas sigue siendo un componente de la investigación clínica que requiere mucho tiempo y recursos, y requiere que los expertos extraigan información a menudo compleja de narrativas de registros médicos electrónicos (EHR) no estructurados.

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MoE Top-p dinámico controlable por escasez para preentrenamiento de modelos de cimientos grandes

Resumen: Las arquitecturas dispersas de mezcla de expertos (MoE) escalan efectivamente la capacidad del modelo activando solo un subconjunto de expertos para cada token de entrada. Sin embargo, la estrategia de enrutamiento estándar Top-k impone un patrón de escasez uniforme que ignora la dificultad variable de los tokens.

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Creando seguridad psicológica en la era de la IA

En asociación con
Los hallazgos clave de este informe incluyen:
Las empresas con culturas favorables a los experimentos tienen mayor éxito con los proyectos de IA. La mayoría de los ejecutivos encuestados (83%) cree que una cultura empresarial que prioriza la seguridad psicológica mejora considerablemente el éxito de las iniciativas de IA.

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