轻量概率基线可媲美LLM诊断表现

轻量概率基线在MedQA诊断题上可匹配对应LLM。

资讯摘要

论文研究MedQA中“最可能诊断”类问题，提出Frequency-Based Probabilistic Ranker（FBPR），用平滑朴素贝叶斯基于大规模语料的概念—诊断共现统计为选项打分。作者报告，当共现统计来自OLMo预训练语料Dolma和LLaMA预训练数据配方的开源复现RedPajama时，FBPR表现与对应LLM相当；LLM直接推理与FBPR正确回答的题目子集重叠仅略高于随机，二者互补，简单混合方法可带来明显增益。

要点速读

1. 论文提出FBPR，用平滑朴素贝叶斯对概念—诊断共现统计打分，属轻量概率基线。
2. 作者报告在Dolma和RedPajama统计下，FBPR与对应LLM在MedQA诊断题上表现相当。
3. LLM与FBPR正确题目重叠仅略高于随机，混合两者可获明显增益。

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采集于 2026/10/29 08:00:21（北京时间）。 arXiv 日期为本次公告时间，论文初次投稿日期请查看原文版本记录。