### 概述

本文综述了医学领域大型语言模型（LLM）的进展、应用和面临的挑战。大型语言模型如ChatGPT在理解和生成人类语言方面显示出了显著的能力，引起了广泛关注。在医学领域，研究人员正致力于利用LLM支持各种医疗任务，如提高临床诊断质量、提供医疗教育等。尽管医疗LLM已取得了令人鼓舞的成果，但其开发和应用仍面临着挑战。本综述旨在全面回顾医学LLM的发展和部署情况，包括其面临的挑战和机遇。

在开发方面，我们详细介绍了现有医学LLM的基本模型结构、参数数量、以及模型开发所用的数据源和规模。这为希望开发针对特定需求的医学LLM的从业者提供了指南。在部署方面，我们比较了不同LLM在各种医疗任务上的表现，并进一步与最先进的轻量级模型进行了比较，旨在清晰了解LLM在医学领域的独特优势和局限性。

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总的来说，本综述回答了以下研究问题：

1. 开发医学LLM的实践是什么？

2. 如何在医疗设置中衡量LLM的医疗任务表现？

3. 医学LLM在实践中如何被应用？

4. 使用医学LLM时会遇到哪些挑战？以及

5. 如何更有效地开发和部署医学LLM？

通过回答这些问题，我们旨在为LLM在医学领域的机会和挑战提供洞见，并作为构建有效医学LLM的实践资源。我们还定期更新医学LLM实践指南的列表，以便有兴趣的读者可以获取最新信息。

### 讨论和未来方向

虽然LLM在医学领域的应用仍处于初步阶段，但其潜能巨大。通过不断地跨学科合作，我们可以克服当前面临的挑战，并利用LLM提升未来临床实践和医学发现，造福社会。这需要医生和AI研究者之间的持续合作，以及人为参与和以人为本的设计，以确保在医学领域应用LLM时的安全性和有效性。通过共同努力，我们可以开发合适的培训数据、基准、度量标准和部署策略，比目前实践更快、更负责任地实现医学大语言模型的应用

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第四阶段： 大模型知识库应用开发以LangChain框架为例，构建物流行业咨询智能问答系统；

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