AI اور دنیا کے مشکل مسائل · طب اور دوا کی دریافت · Nature (computational biology) · 2026-10-26

طبی LLMs میں hallucination کم کرنے کے لیے ہائبرڈ بازیافت–توثیق فریم ورک

اصل عنوان: Hybrid retrieval–verification framework for hallucination reduction in medical LLMs

طبی ماحول میں استعمال ہونے والے بڑے لسانی ماڈلز ایسے جوابات دے سکتے ہیں جنہیں شواہد کی تائید حاصل نہیں ہوتی، جو حفاظتی خطرات پیدا کرتا ہے۔ مصنفین CARE-Med تجویز کرتے ہیں، جو dense retrieval، قدرتی زبان کے استنتاج (NLI) پر مبنی توثیق کنندگان اور اعتماد کی اسکورنگ کو یکجا کرنے والا فریم ورک ہے، اور اسے MIMIC-III، PubMedQA اور BioASQ پر آزماتے ہیں۔ NLI کی بنیاد پر غیر مصدقہ جوابات کی شرح بنیادی LLM کے 32% سے کم ہو کر 10% رہ گئی، اور روایتی RAG کے تحت 21% سے کم ہو کر 10% ہو گئی۔

اصل تحریر پڑھیں ↗

تمام آئٹمز →