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我在这里发现了一个医疗大语言模型的排行榜（https://huggingface.co/blog/leaderboard - medicalllm），但它是否是最新且相关的呢？由于我即将执行一项任务，网络不稳定，可能需要医疗建议，所以任何帮助都将不胜感激。谢谢。

讨论总结

原帖寻求最佳的开源医疗LLM，因为要在网络不稳定的情况下可能需要医疗建议。评论者们纷纷给出自己的看法，有的从使用目的出发分析不同类型的适用模型，有的指出原帖中的排行榜过时且有问题，有的分享自己测试众多模型的结果和使用体验，还有的直接推荐了自己觉得不错的模型，大家围绕医疗LLM展开了多方面的交流讨论。

主要观点

  1. 👍 选择最佳开源医疗LLM取决于使用目的
    • 支持理由：不同使用场景（查找知识、诊断等）对模型有不同要求
    • 反对声音：无
  2. 🔥 原帖提到的排行榜已过时且有问题
    • 正方观点：排行榜列出不可用模型
    • 反方观点：无
  3. 💡 在测试的众多医疗模型中只有少数能正确回答复杂医疗问题
    • 解释：评论者经过数月测试得出该结论
  4. 💡 QWQ 32B新版本在推理方面表现出色，但在通用知识和事实回忆方面表现不佳
    • 解释：根据使用体验得出
  5. 💡 qwen 32b的回答和Claude 3.7、3.5的回答相似
    • 解释：通过研究发现

金句与有趣评论

  1. “😂 我没有资格回答，但这可能取决于你正在做什么。”
    • 亮点：表达一种谦逊且理性的态度
  2. “🤔 在我看来，那个排行榜已经过时了，甚至列出了不再可用的模型。”
    • 亮点：直接指出原帖参考资料的问题
  3. “👀 我已经测试了数十个医疗模型，在过去几个月里，只有少数能够正确回答复杂的医疗问题，如诊断、急诊等。”
    • 亮点：通过实际测试给出有价值的数据
  4. “😎 它不是在“通用知识”和特定细节的事实回忆方面最优秀的，因为它是一个小模型。但它在推理方面表现出色。”
    • 亮点：对模型能力有细致的分析
  5. “😏 Qwen 2.5 32b and I guess qwq too are good good.”
    • 亮点：简单直接的推荐

情感分析

总体情感倾向积极，大家都在积极分享关于医疗LLM的信息，主要分歧点较少，可能是因为这个话题比较小众且专业性较强，大家更多是在分享自己的知识和经验而不是进行争论。

趋势与预测

  • 新兴话题：不同模型在特殊场景（如离网场景）下的使用效果可能会引发后续讨论。
  • 潜在影响：对医疗领域的信息化发展有一定推动作用，尤其是在网络不稳定地区的医疗建议获取方面。

详细内容：

标题：寻找当下最佳开源医疗 LLM 的热门讨论

在 Reddit 上，有一则关于寻找当下最佳开源医疗 LLM 的帖子引发了热烈讨论。该帖子提到了一个医疗 LLM 的排行榜链接https://huggingface.co/blog/leaderboard-medicalllm，并表示因即将在间歇性联网的情况下执行任务且可能需要医疗建议，希望得到帮助。此帖获得了众多关注，评论众多。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人表示自己不具备专业资质回应，但认为这可能取决于具体用途。对于查找和一般知识，某些微调的医疗 LLM 可能适用；而对于诊断，可能需要研究推理模型，且所有基准都可能存在偏差，很难给出确切推荐。 有用户提出，在查找/定义/一般知识方面，拥有数据集、数据库等可能有助于生成高质量准确结果，除非讨论的是独立于外部资源的模型，否则应考虑相关辅助问题。 有人认为用于 RAG 解决方案的模型至少需要在医疗数据上进行一些微调，以准确评估检索数据的相关性。 有用户分享了自己的使用案例，如在离线医疗诊断中，某些模型能正确回答复杂问题。 还有人就不同模型的量化设置、性能表现等发表了看法。

有人指出该排行榜已经过时，甚至列出了不再可用的模型，且经过测试，只有少数模型能正确回答复杂医疗诊断等问题。 有人表示自己在同一机器上使用 QWQ 32B 很满意，也有人对不同版本的 QWQ 32B 进行了讨论。 有人称 Qwen 32b 给出的答案与 Claude 3.7 和 3.5 几乎相同。 还有医生对某些模型印象深刻并打算日常用于诊断。

讨论中的共识在于大家都认为选择合适的医疗 LLM 是一个复杂且具有挑战性的问题，需要综合考虑多种因素。

特别有见地的观点如有人详细分析了诊断类别的不同情况，丰富了讨论的深度。

总之，关于寻找最佳开源医疗 LLM 的讨论展现了其复杂性和多样性，也反映了人们对于医疗领域中人工智能应用的关注和思考。