Clinical Camel

Clinical Camel es un gran modelo de lenguaje clínico de código abierto publicado en 2023 por Augustin Toma y sus colegas de la Universidad de Toronto (Toma et al., "Clinical Camel: An Open Expert-Level Medical Language Model with Dialogue-Based Knowledge Encoding"). Es un modelo LLaMA-2 70B ajustado con QLoRA.

Su ingrediente distintivo es la codificación del conocimiento basada en diálogos (Dialogue-Based Knowledge Encoding, DBKE): los artículos de revisión médica se reescriben como conversaciones de varios turnos, de modo que el modelo absorbe el conocimiento clínico en la misma forma conversacional con la que luego interactúan los usuarios. La mezcla de entrenamiento también incluye diálogos de ShareGPT y preguntas de estilo MedQA.

En su lanzamiento, los autores publicaron resultados en exámenes de estilo USMLE y benchmarks estándar de preguntas y respuestas médicas que eran competitivos con GPT-3.5 y superiores a los de modelos médicos abiertos anteriores. Como todos los LLM de investigación, puede alucinar, y los autores lo orientan a la investigación y la educación, no al despliegue clínico.