AI এবং বিশ্বের কঠিন সমস্যাগুলো · চিকিৎসা ও ওষুধ আবিষ্কার · Nature (computational biology) · 2026-10-26

চিকিৎসা-সংক্রান্ত LLM-এ হ্যালুসিনেশন কমানোর জন্য হাইব্রিড রিট্রিভাল–যাচাইকরণ কাঠামো

মূল শিরোনাম: Hybrid retrieval–verification framework for hallucination reduction in medical LLMs

ক্লিনিক্যাল পরিবেশে ব্যবহৃত বৃহৎ ভাষা মডেল এমন উত্তর দিতে পারে যা প্রমাণ দ্বারা সমর্থিত নয়, যা নিরাপত্তাঝুঁকি তৈরি করে। লেখকেরা CARE-Med প্রস্তাব করেছেন, এটি এমন একটি কাঠামো যা ডেন্স রিট্রিভাল, ন্যাচারাল ল্যাঙ্গুয়েজ ইনফারেন্স (NLI) ভেরিফায়ার এবং কনফিডেন্স স্কোরিং একত্রিত করে, এবং তাঁরা এটি MIMIC-III, PubMedQA ও BioASQ-তে পরীক্ষা করেছেন। NLI-ভিত্তিক অসমর্থিত-উত্তরের হার বেসলাইন LLM-এর ক্ষেত্রে 32% থেকে কমে 10% হয়েছে, এবং প্রচলিত RAG-এর অধীনে 21% থেকে কমে 10% হয়েছে।

মূল লেখা পড়ুন ↗

সব আইটেম →