The Innovation | 解锁大模型新范式：Med-Aligner提升复杂医疗场景下的准确性与安全性

本文介绍了一种名为Med-Aligner的创新对齐方法，旨在提升大语言模型在复杂医疗场景下的准确性、安全性和诚实性。背景方面，现有大语言模型在医学应用中存在“幻觉”问题，输出不准确且可能引发误导，限制了其在临床实践中的可信度。研究目的是开发一种无需修改原始模型的轻量插件，通过“残差校正”机制提升模型的医学推理能力。实验结果显示，Med-Aligner在有用性、无害性和诚实性三个维度上均有显著提升，尤其在Palmyra-20B和Med-Llama3-8B模型上表现突出。结论表明，Med-Aligner不仅为医疗AI提供了更可靠的解决方案，还展示了其在边缘设备上的应用潜力，推动了人工智能在医疗领域的实际落地。