超越想象的GPT医疗描述：解析GPT落地实践，揭示 “人机关系”重要范式

超越想象的GPT医疗 描述：解析GPT落地实践，揭示 “人机关系”重要范式 彼得·李及其他两位合著者分享了以GPT-4 为代表的大语言模型在医学领域的诸多应用可能性，更重要的是向大家展现了一种可能出现的人- 机相结合的“关系”范式，在本书中，这种“关系”范式被描述为结合了医生、患者和机器的“三方模式”。基于此，本书不只是提出了见解，也不只是阐述了问题，更重要的是这些见解和问题会促使我们每一个读者作为人类个体，重新审视我们自己“何以为人”和机器“何以为机”的本质问题，进而也会拓展至“何为新型人- 机关系”的问题。 重新定义未来医疗以GPT-4为代表的大语言模型将如何颠覆医疗行业，甚至重塑我们的工作、学习和生活方式 微软全球资深副总裁、微软研究院负责人彼得·李全球首部力作，探讨以GPT-4为代表的大语言模型将如何颠覆医疗行业。全书以前沿研究为起点，探讨了GPT-4将为医疗行业带... 链接： 大小：5MB 标签：#GPT #电子书 #人工智能 #学习 来自：雷锋 频道：@Aliyundrive_Share_Channel 群组：@alyd_g 投稿：@AliYunPanBot

【书名】超越想象的GPT医疗

【书名】超越想象的GPT医疗 【作者】彼得.李 【格式】#epub #mobi #azw3 #pdf 【分类】#人工智能 #科普 #医学 【简介】本书分享了以GPT4为代表的大语言模型在医学领域的诸多应用可能性，向大家展现了一种可能出现的人-机相结合的“关系”范式。本书重新审视我们自己“何以为人”和机器“何以为机”的本质问题，进而也会拓展至“何为新型人-机关系”的问题。

Carbon Health 用 OpenAI 的 GPT-4 写医疗记录

Carbon Health 用 OpenAI 的 GPT-4 写医疗记录 旗下有逾百家诊所的医疗连锁机构 Carbon Health 利用 OpenAI 的 GPT-4 根据医生和病人之间的对话自动生成医疗记录。如果病人同意记录与医生的对话，那么录音首先传输到亚马逊的 AWS Transcribe Medical 云服务，将录音转成文本。转录文本和病人的医疗数据将传输给机器学习模型，名为 Carby 的 AI 工具将总结诊断中的重要信息。Carbon Health 称 AI 工具能在 4 分钟内生成诊断摘要，而医生需要耗费 16 分钟，因此医生将有时间诊断更多病人。Carbon Health 表示，88% 的自动生成记录不需要编辑就能接受。Carbon Health 旗下的一个诊所在试用该工具后治疗的病人数量增加了 30%。来源 ， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

微软和Epic Systems将把GPT-4引入医疗领域

微软和Epic Systems将把GPT-4引入医疗领域 微软和 Epic Systems 宣布将把OpenAI的GPT-4人工智能语言模型引入医疗保健领域，以帮助医护人员回复患者信息和分析医疗记录。Epic Systems是美国最大的医疗软件公司之一，其电子健康记录（EHR）软件（如MyChart）在美国超过29%的急诊医院中使用，全球有超过3.05亿患者的电子记录保存在Epic中。 威斯康星州UW Health的首席信息官Chero Goswami表示：“将生成式AI整合到我们的一些日常工作流程中，将提高我们许多提供者的生产力，使他们能够专注于真正需要他们关注的临床职责。”GPT-4还能为Epic的数据探索工具SlicerDicer带来自然语言查询和“数据分析”功能，使医疗机构能够在大量患者的数据中搜索，发现新趋势。微软称，这将有助于“临床医生以对话式和直观的方式探索数据。” 业界担忧GPT-4能够编造不存在的信息，此外，GPT-4可能存在的偏见，可能会基于性别、种族、年龄或其他因素对某些患者进行歧视。业内人士认为OpenAI的模型尚不能用于提供治疗或健康状况的指导。来源 ，， 来自：雷锋 频道：@kejiqu 群组：@kejiquchat 投稿：@kejiqubot

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升

OpenAI新GPT-4 Turbo模型已可使用 四项能力提升 不过更强大的能力同时也意味着更长的响应时间与更高的成本，对于预算有限的项目来说，这也是一个重要的考虑因素。据悉，OpenAI在4月10日正式发布了GPT-4 Turbo，用户可以根据需求构建自己的GPT。GPT-4 Turbo和GPT-4的主要区别在于几个方面：上下文窗口：GPT-4 Turbo拥有更大的上下文窗口，可以处理高达128K个token，而GPT-4的上下文窗口较小。模型大小：GPT-4 Turbo的模型大小为100B参数，这意味着它可以处理更多信息，生成更复杂和细腻的输出，而GPT-4的模型大小为10B参数。知识截止日期：GPT-4 Turbo的训练数据包含到2023年4月的信息，而GPT-4的数据截止于2021年9月，后来扩展到2022年1月。成本：对于开发者来说，GPT-4 Turbo的使用成本更低，因为它的运行成本对OpenAI来说更低。功能集：GPT-4 Turbo提供了一些新功能，如JSON模式、可复现输出、并行函数调用等。总的来说，GPT-4 Turbo的更新更重要的是完善了功能，增加了速度，准确性是否提高仍然存疑。这或许与整个大模型业界目前的潮流一致：重视优化，面向应用。而有可能再次颠覆AI领域的GPT-5，预计将在夏季推出。 ... PC版： 手机版：

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别

GPT4模型与GPT4-Turbo模型的区别 GPT-4和GPT-4 Turbo都是由OpenAI开发的自然语言处理模型。 1⃣ 大小和参数：GPT-4是一个更大的模型，拥有1.75万亿个参数，而GPT-4 Turbo是一个更小的模型，参数数量较少。这意味着GPT-4在处理更复杂的任务和生成更长的文本时可能会更出色，而GPT-4 Turbo则更适合于快速响应和简短的文本生成。 2⃣ 速度和效率：由于GPT-4 Turbo的参数数量较少，它在处理任务时通常会更快，更高效。这使得GPT-4 Turbo更适合于实时应用和对响应时间要求较高的场景。 3⃣ 适用场景：GPT-4适用于更广泛的应用场景，包括但不限于自然语言生成、问答系统、对话系统、摘要生成等。而GPT-4 Turbo更适合于一些简单的任务，如快速回答问题、提供简短的建议或摘要等。 4⃣ 成本：由于GPT-4的计算资源需求更高，因此其使用成本通常会更高。而GPT-4 Turbo由于其更小的模型和更高的效率，其使用成本通常会更低。