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本文提出了一种优化GPT-5.2温度的方法,用于药物警戒中的Naranjo因果关系评估,通过贝叶斯超参数优化和一种新颖的复合指标(EWACS)实现了显著的一致性改进。
本文系统评估了InferBERT框架中分类模型选择对因果不良药物事件检测的影响,发现领域特定预训练(BioBERT)优于简单模型及Med-LLaMA等大型语言模型。