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本文评估了开源权重的大语言模型LLaMA 3.1在从荷兰语脑部MRI报告中自动提取结构化数据方面的表现。该模型在视觉评分方面取得了高性能,并准确检测了发现结果,而少样本提示改进了对数值变量的提取。
一位用户发现,将学习率从2e-4降低到1e-4显著改善了Llama 3.1 8B在小型数据集(8k样本)上的QLoRA微调效果,防止了过拟合,并获得了更好的评估结果。