Vision-Language and Large Language Model Performance in Gastroenterology: GPT, Claude, Llama, Phi

本文是LLM系列文章，针对《Vision-Language and Large Language Model Performance in Gastroenterology: GPT, Claude, Llama, Phi, Mistral, Gemma, and Quantized Models》的翻译。

胃肠病学中的视觉语言和大型语言模型表现：GPT、Claude、Llama、Phi、Mistral、Gemma和量化模型

• 摘要
• 1 引言
• 2 方法
• 3 结果
• 4 讨论
• 5 结论

摘要

背景和目的：本研究评估了胃肠病学中大型语言模型（LLMs）和视觉语言模型（VLMs）的医学推理性能。
方法：我们使用了300个胃肠病学委员会考试式的多项选择题，其中138个包含图像，以系统地评估模型配置和参数的影响，并利用GPT-3.5提示工程策略。接下来，我们评估了专有和开源LLM（版本）的性能，包括GPT（3.5，4，4°，4omini）、Claude（3，3.5）、Gemini（1.0）、Mistral、Llama（2，3，3.1）、Mixtral和Phi（3），跨不同接口（web和API）、计算环境（云和本地）和模型精度（有量化和无量化）。最后，我们