2025.11.29論文研究 1未満 分で読了0 views大規模言語モデルは医療に準備できているか? 臨床言語理解に関する比較研究 — Are Large Language Models Ready for Healthcare? A Comparative Study on Clinical Language Understanding #LLM メールで送るリンクをコピーするXFacebookはてなブックマークPocketRSSfeedlyPinterset さらに深い洞察を得るAI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?AIBR プレミアム年間たったの9,800円で“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか? 詳細を見る【実践型】 生成AI活用キャンプ【文部科学省認可】満足度100%の生成AI講座3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!「学ぶ」だけではなく「使える」ように。経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。 詳細を見る 田中専務 拓海先生、最近部下から「大規模言語モデル(LLM)を医療に使えるか調べろ」と言われて困っています。正直、医療現場に投入する価値があるのか、投資対効果(ROI)という面で教えてくださいませんか? AIメンター拓海 素晴らしい着眼点ですね!大丈夫、一緒に整理しましょう。まず結論だけ端的に言うと、現時点の大規模言語モデル(Large Language Model、LLM 大規模言語モデル)は論文研究シリーズ 前の記事時系列データに対する極めて単純なMixUp(Embarrassingly Simple MixUp for Time-series) 2025.11.29 次の記事From Data-driven Learning to Physics-inspired Inferring: A Novel Mobile MIMO Channel Prediction Scheme Based on Neural ODE(データ駆動学習から物理インスパイア推定へ: Neural ODEに基づく移動体MIMOチャネル予測手法) 2025.11.29 関連記事 コミュニティ構造を考慮したランダム化ミニバッチによる効率的なGNN学習(Efficient GNN Training Through Structure-Aware Randomized Mini-batching) 順序論的トーナメントグラフを用いた調査票の内部一貫性評価(Leveraging Order-Theoretic Tournament Graphs for Assessing Internal Consistency in Survey-Based Instruments Across Diverse Scenarios) 筋電位の時周解析によるジェスチャー認識(Time Frequency Analysis of EMG Signal for Gesture Recognition using Fine-grained Features) FedShield-LLM: A Secure and Scalable Federated Fine-Tuned Large Language Model(FedShield-LLM:安全でスケーラブルなフェデレーテッド微調整型大規模言語モデル) AI生成ニュースの閲読意欲は品質認知によって左右されない(Willingness to Read AI-Generated News Is Not Driven by Their Perceived Quality) 大規模言語モデルの可能性を引き出す情報アシスタント(Boosting the Potential of Large Language Models with an Intelligent Information Assistant) 関連タグ #LLMこの記事をシェア有益な情報を同僚や仲間と共有しませんか? Post Share Hatena Pocket RSS feedly Pin it AI技術革新 - 人気記事 ブラックホールと量子機械学習の対応(Black hole/quantum machine learning correspondence) 2025.08.10論文研究 生成AI検索における敏感なユーザークエリの分類と分析(Taxonomy and Analysis of Sensitive User Queries in Generative AI Search System) 2025.03.02論文研究 DiReDi:AIoTアプリケーションのための蒸留と逆蒸留(DiReDi: Distillation and Reverse Distillation for AIoT Applications) 2025.02.03論文研究 PCも苦手だった私が“AIに詳しい人“として一目置かれる存在に!あなたにオススメのカテゴリ 論文研究最新記事 予測状態再帰型ニューラルネットワーク(Predictive State Recurrent Neural Networks) 2026.02.07論文研究 ガウスの棄却カスケード:リアルタイム適応背景差分フレームワーク(Rejection-Cascade of Gaussians: Real-time adaptive background subtraction framework) 2026.02.07論文研究 日常生活のプロセスモデル記述をイベント抽象化で抽出する(Mining Process Model Descriptions of Daily Life through Event Abstraction) 2026.02.07論文研究 ニューラルネットワークの対角再スケーリング(Diagonal Rescaling For Neural Networks) 2026.02.07論文研究 関数近似を用いた収束性のあるTREE BACKUPとRETRACE(Convergent TREE BACKUP and RETRACE with Function Approximation) 2026.02.07論文研究 多種心臓指標の直接推定:表現学習と回帰学習の結合(Direct Multitype Cardiac Indices Estimation via Joint Representation and Regression Learning) 2026.02.07論文研究 さらに深い洞察を得るAI戦略の専門知識を身につけ、競争優位性を構築しませんか?AIBR プレミアム年間たったの9,800円で“AIに詳しい人”として一目置かれる存在に!プレミア会員になって、山ほどあるAI論文の中から効率よく大事な情報を手に入れ、まわりと圧倒的な差をつけませんか? 詳細を見る【実践型】 生成AI活用キャンプ【文部科学省認可】満足度100%の生成AI講座3ヶ月後には、あなたも生成AIマスター!「学ぶ」だけではなく「使える」ように。経営者からも圧倒的な人気を誇るBBT大学の講座では、3ヶ月間質問し放題!誰1人置いていかずに寄り添います。 詳細を見る AI Benchmark Researchをもっと見る今すぐ購読し、続きを読んで、すべてのアーカイブにアクセスしましょう。 メールアドレスを入力... 購読 続きを読む