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Llama 3.1 8B 医疗决策模型：字段准确率84%
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AI 综述
2026年10月5日，有开发者公开了其医疗决策辅助模型的微调结果：底座为 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct，采用 QLoRA 微调，训练样本约 27k，工具链为 unsloth，硬件为双 V100 16G。评测在 1.5k 行、15k 字段的留出集上进行，平均逐字段准确率为 84%，其中儿童子集准确率为 80%。但报道同时指出，全部字段都预测正确的样本比例只有 30%–34%，即单字段准确率不低，整行完全对上的比例却明显偏低。作者就此公开求教，希望提高「完美预测」的比例。截至该报道，尚无进一步调优结果或官方回应。此前标题概括为「字段准确率 84%」，与最新报道一致；最新报道补充了全字段全对仅 30%–34% 这一关键局限。
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报道时间线
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10月5日
- AGI HuntLlama 3.1 8B 微调医疗决策模型：逐字段准确率 84%，全对仅 30%
开发者用 QLoRA 微调 Meta-Llama-3.1-8B-Instruct 做医疗决策辅助，在 1.5k 行、15k 字段留出集上平均逐字段准确率 84%。儿童子集准确率为 80%，但全字段全对的比例仅 30-34%。方案基于 27k 训练样本、unsloth 与双 V100 16G，作者正求教如何提高「完美预测」比例。
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