Clinical Camel

Clinical Camel 是一款开源临床大语言模型，由多伦多大学的 Augustin Toma 及其同事于 2023 年发布（Toma et al.，"Clinical Camel: An Open Expert-Level Medical Language Model with Dialogue-Based Knowledge Encoding"）。它是一个使用 QLoRA 微调的 LLaMA-2 70B 模型。

它的独特之处在于基于对话的知识编码（DBKE）：将医学综述文章改写为多轮对话，使模型以用户日后与之交互时相同的对话形式吸收临床知识。训练数据还包括 ShareGPT 对话和 MedQA 风格的题目。

发布时，作者报告其在 USMLE 风格考试和标准医学问答基准上的成绩可与 GPT-3.5 相媲美，并领先于早期的开放医学模型。与所有研究型 LLM 一样，它可能产生幻觉，作者将其定位于研究和教育，而非临床部署。