摘要:隨著人工智能技術(shù)的快速發(fā)展,大語(yǔ)言模型(LLMs) 在教育領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。該研究著眼于探索大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升中的作用與應(yīng)用策略,全面審視了中醫(yī)藥研究生在科研能力方面的現(xiàn)狀,并據(jù)此提出了一系列創(chuàng)新策略,包括運(yùn)用大語(yǔ)言模型優(yōu)化知識(shí)檢索、輔助實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、增強(qiáng)數(shù)據(jù)分析能力以及提升論文撰寫質(zhì)量。大語(yǔ)言模型的引入顯著提高中醫(yī)藥研究生的科研能力,同時(shí)為其現(xiàn)代化進(jìn)程提供強(qiáng)有力的技術(shù)支撐。
關(guān)鍵詞:大語(yǔ)言模型;中醫(yī)藥;研究生;科研能力;教育技術(shù);自然語(yǔ)言處理
中圖分類號(hào):TP391" " " 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A
文章編號(hào):1009-3044(2025)19-0115-03
開放科學(xué)(資源服務(wù)) 標(biāo)識(shí)碼(OSID)
0 引言
中醫(yī)藥作為中國(guó)傳統(tǒng)文化瑰寶,擁有獨(dú)特理論體系和豐富臨床經(jīng)驗(yàn),對(duì)全球健康事業(yè)影響深遠(yuǎn)[1]?,F(xiàn)代醫(yī)學(xué)快速發(fā)展,中醫(yī)藥傳承與發(fā)展面臨挑戰(zhàn)。研究生教育是培養(yǎng)中醫(yī)藥科研人才的關(guān)鍵階段,其科研能力直接關(guān)系學(xué)科創(chuàng)新與進(jìn)步[2]。為滿足現(xiàn)代科研需求,中醫(yī)藥學(xué)科亟須與現(xiàn)代科技融合,推動(dòng)現(xiàn)代化和國(guó)際化[3]。因此,提升中醫(yī)藥研究生科研能力是亟待解決的問(wèn)題。
人工智能技術(shù)是模擬和擴(kuò)展人類智能的先進(jìn)手段,已成為推動(dòng)社會(huì)進(jìn)步的重要力量。在中醫(yī)藥領(lǐng)域,人工智能技術(shù)的應(yīng)用已經(jīng)滲透到中醫(yī)診斷、健康管理、名老中醫(yī)經(jīng)驗(yàn)傳承、藥物配方創(chuàng)新等多個(gè)方面[4-5]。我們?cè)褂镁矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行乳腺癌預(yù)測(cè)[6],基于視覺變壓器適配器的雙曲嵌入實(shí)現(xiàn)糖尿病視網(wǎng)膜病變的多病變分割[7]。近年來(lái),以生成式人工智能(AIGC) 為代表的新一代人工智能技術(shù),極大地促進(jìn)了人機(jī)交互的發(fā)展。在這一領(lǐng)域,大語(yǔ)言模型(LLMs) 以其在自然語(yǔ)言處理任務(wù)上的顯著成果和出色的知識(shí)涌現(xiàn)能力,成為研究的熱點(diǎn)。
教育領(lǐng)域,大語(yǔ)言模型在輔助教學(xué)、個(gè)性化學(xué)習(xí)資源、優(yōu)化學(xué)習(xí)路徑等方面潛力巨大[8-9]。將大語(yǔ)言模型應(yīng)用于中醫(yī)藥研究生教育,有望通過(guò)智能化手段提升科研能力,推動(dòng)學(xué)科現(xiàn)代化。例如,中國(guó)科學(xué)院文獻(xiàn)情報(bào)中心與科大訊飛股份有限公司聯(lián)合研發(fā)的科技文獻(xiàn)大模型-星火科研助手,就是一個(gè)成功案例。該模型基于豐富的科技文獻(xiàn)資源,提供成果調(diào)研、論文研讀和學(xué)術(shù)寫作等科研助手功能,為科研工作者提供了一個(gè)高效、精準(zhǔn)的科技文獻(xiàn)服務(wù)平臺(tái),極大地助力了科研工作的開展[10-11]。
盡管大語(yǔ)言模型在研究生科研能力提升方面有成效,但在中醫(yī)藥專業(yè)仍面臨挑戰(zhàn)。首先,提示詞(Prompt) 設(shè)計(jì)不合理是突出問(wèn)題。提示詞直接影響大語(yǔ)言模型對(duì)問(wèn)題的理解和回答的準(zhǔn)確性。中醫(yī)藥研究生調(diào)研古典書籍時(shí),合理提示詞可獲得更清晰的回答。然而,不熟悉人工智能的研究生難以設(shè)計(jì)有效提示詞,可能無(wú)法充分利用大模型潛力。其次,數(shù)據(jù)整理和分析能力欠缺是重要問(wèn)題。中醫(yī)藥研究生可能缺乏數(shù)據(jù)清洗、預(yù)處理和分析技能,而這些技能對(duì)利用大語(yǔ)言模型至關(guān)重要。
本文旨在探討大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力培養(yǎng)中的應(yīng)用潛力,分析其在文獻(xiàn)檢索、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、數(shù)據(jù)分析和論文寫作中的作用,為中醫(yī)藥教育和科研提供新思路。具體策略如圖1所示。
1 中醫(yī)藥研究生科研能力現(xiàn)狀
1.1 文獻(xiàn)檢索效率的挑戰(zhàn)
中醫(yī)藥研究生科研工作首先面臨知識(shí)檢索難題。中醫(yī)藥古典文獻(xiàn)(如《黃帝內(nèi)經(jīng)》《傷寒雜病論》) 蘊(yùn)含豐富理論和實(shí)踐,但古文晦澀和非標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)給信息檢索帶來(lái)障礙。學(xué)生需投入大量時(shí)間閱讀理解古籍,且缺乏高效檢索工具,難以快速定位信息。這一現(xiàn)狀嚴(yán)重制約了中醫(yī)藥研究生科研工作的效率和深度。
1.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力的不足
實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)是科研核心,但其復(fù)雜性對(duì)中醫(yī)藥研究生是挑戰(zhàn)。由于基礎(chǔ)理論不扎實(shí)和復(fù)雜知識(shí)整合能力缺乏,研究生面對(duì)新方向時(shí)難以有效實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。此外,團(tuán)隊(duì)合作中發(fā)散思維和創(chuàng)新意識(shí)不足,限制了提出創(chuàng)新問(wèn)題和設(shè)計(jì)思路的能力。
1.3 數(shù)據(jù)分析能力的薄弱
臨床研究中,數(shù)據(jù)分析至關(guān)重要。中醫(yī)藥研究生統(tǒng)計(jì)學(xué)和數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)薄弱,面對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)分析任務(wù)可能力不從心。此不足影響數(shù)據(jù)有效解讀,制約數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化能力,以及利用大語(yǔ)言模型提升分析效率的潛力。
1.4 論文撰寫能力的待提升
論文撰寫是科研成果傳播關(guān)鍵,但中醫(yī)藥研究生面臨挑戰(zhàn)。英語(yǔ)水平不足、論述不深入、框架條理欠缺,影響準(zhǔn)確表達(dá)研究思路和結(jié)果。這些問(wèn)題降低論文質(zhì)量,影響發(fā)表機(jī)會(huì)。研究生對(duì)英文寫作的畏難情緒,降低了寫作積極性。
中醫(yī)藥研究生在科研能力上的現(xiàn)狀亟須改進(jìn)。提升文獻(xiàn)檢索效率、加強(qiáng)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)能力、強(qiáng)化數(shù)據(jù)分析技能以及提高論文撰寫水平,是當(dāng)前教育和科研工作中需要重點(diǎn)關(guān)注和解決的問(wèn)題。通過(guò)這些方面的提升,可以有效地增強(qiáng)中醫(yī)藥研究生的科研能力,進(jìn)而推動(dòng)中醫(yī)藥學(xué)科的發(fā)展和創(chuàng)新。
2 大語(yǔ)言模型提升中醫(yī)藥研究生科研能力策略
近年來(lái),大語(yǔ)言模型的快速發(fā)展正在重塑研究生教育和科研的各個(gè)方面。目前常見的大語(yǔ)言模型如表1所示。大語(yǔ)言模型通過(guò)深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)訓(xùn)練,能夠執(zhí)行復(fù)雜的語(yǔ)言任務(wù),在理解和生成自然語(yǔ)言方面展現(xiàn)出了前所未有的能力。當(dāng)前的教育和科研背景下,大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升上扮演著越來(lái)越重要的角色。本文主要闡述大語(yǔ)言模型在優(yōu)化文獻(xiàn)檢索、輔助實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)、提升數(shù)據(jù)分析能力和優(yōu)化論文撰寫這四個(gè)方面的策略。
2.1 利用大語(yǔ)言模型優(yōu)化知識(shí)檢索
快速提取中醫(yī)藥文本信息是提升研究生科研能力的關(guān)鍵。利用檢索增強(qiáng)生成(RAG) 技術(shù),從海量文獻(xiàn)中精準(zhǔn)提取信息并生成回答,有助于發(fā)現(xiàn)中醫(yī)藥隱性知識(shí)。提示詞設(shè)計(jì)對(duì)提升大模型處理復(fù)雜任務(wù)的準(zhǔn)確性和效率至關(guān)重要。提示詞通常由指令和輸入數(shù)據(jù)組成,指令應(yīng)明確、清晰,上下文內(nèi)容越精確,生成效果越好。如圖2所示,提示詞優(yōu)化通過(guò)增設(shè)背景提示、角色設(shè)定、示例引導(dǎo)及輸出規(guī)范等策略,有效提升了大模型輸出效果。
因此,本文將研究開發(fā)適用于中醫(yī)藥領(lǐng)域的提示詞庫(kù),深入分析專業(yè)術(shù)語(yǔ)和研究問(wèn)題,確保準(zhǔn)確性和實(shí)用性。首先,通過(guò)文獻(xiàn)綜述和需求分析,了解中醫(yī)藥研究生使用大語(yǔ)言模型的具體需求和問(wèn)題,為提示詞庫(kù)開發(fā)和培訓(xùn)課程設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。其次,基于文獻(xiàn)綜述和需求分析設(shè)計(jì)初步提示詞庫(kù)。再次,通過(guò)互動(dòng)和反饋,優(yōu)化調(diào)整提示詞庫(kù),確保有效性和適用性。最后,通過(guò)工作坊和在線教程,教育研究生設(shè)計(jì)和使用有效提示詞,提高與大模型科研助手互動(dòng)效率。此外,通過(guò)構(gòu)建包含中醫(yī)典籍、古籍和文獻(xiàn)的核心數(shù)據(jù)基礎(chǔ)(需引用數(shù)據(jù)來(lái)源) ,大語(yǔ)言模型可實(shí)現(xiàn)中醫(yī)藥領(lǐng)域知識(shí)智能問(wèn)答。
2.2 利用大語(yǔ)言模型輔助實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
大語(yǔ)言模型可模擬專家思維,提供實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)參考和建議。如圖3所示,用戶輸入提示詞,大語(yǔ)言模型(如Kimi) 分析歷史數(shù)據(jù)和文獻(xiàn),自動(dòng)生成初步實(shí)驗(yàn)方案,包括目的、方法、材料和預(yù)期結(jié)果。研究生可根據(jù)建議,結(jié)合自身情況優(yōu)化實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)。此外,中醫(yī)藥LLM中,混合專家系統(tǒng)(MoE) 整合規(guī)則推理、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)和模糊邏輯等技術(shù),形成處理復(fù)雜和不確定問(wèn)題的系統(tǒng)。MoE可處理診斷和治療中的不確定性,吸納新臨床結(jié)果和反饋,優(yōu)化更新治療策略。
2.3 利用大語(yǔ)言模型提升數(shù)據(jù)分析能力
通過(guò)開設(shè)數(shù)據(jù)科學(xué)基礎(chǔ)課程(結(jié)合大語(yǔ)言模型應(yīng)用) ,采用理論與實(shí)踐結(jié)合的教學(xué)方法(如講座、實(shí)踐、案例研究) ,提升研究生數(shù)據(jù)技能。課程內(nèi)容根據(jù)中醫(yī)藥領(lǐng)域需求定制。利用大語(yǔ)言模型整合統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)分析工具,提供智能化分析服務(wù)。通過(guò)自然語(yǔ)言指令(舉例) ,研究生可進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、統(tǒng)計(jì)分析和結(jié)果解釋。大語(yǔ)言模型自動(dòng)化處理分析大量數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)整理工作量,使研究生專注于創(chuàng)新和深入分析。大語(yǔ)言模型可作為輔助決策工具,推薦統(tǒng)計(jì)方法和模型,提高數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)確性和效率。大語(yǔ)言模型可整合數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),從大量中醫(yī)藥數(shù)據(jù)中提取信息。例如,使用聚類分析、因子分析、關(guān)聯(lián)規(guī)則等方法發(fā)現(xiàn)方劑配伍規(guī)律和癥狀分析。
2.4 利用大語(yǔ)言模型優(yōu)化論文撰寫
大語(yǔ)言模型可輔助研究生撰寫高質(zhì)量學(xué)術(shù)論文。通過(guò)自然語(yǔ)言生成技術(shù),模型可生成論文各部分(如摘要、引言、方法、結(jié)果和討論) 研究生可在此基礎(chǔ)上修改完善,提高論文質(zhì)量和發(fā)表可能性。大語(yǔ)言模型可通過(guò)語(yǔ)言校對(duì)和潤(rùn)色,改進(jìn)論文語(yǔ)言和表達(dá)。
3 結(jié)論
本研究探討了大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升中的作用和潛力。分析發(fā)現(xiàn),大語(yǔ)言模型在文獻(xiàn)檢索優(yōu)化、實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)輔助、數(shù)據(jù)分析能力增強(qiáng)、論文撰寫優(yōu)化等方面為中醫(yī)藥研究生提供助力。
總之,大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥研究生科研能力提升上價(jià)值顯著,為學(xué)科發(fā)展和現(xiàn)代化注入活力。未來(lái),隨著人工智能技術(shù)進(jìn)步,大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥教育和科研領(lǐng)域前景廣闊,期待其推動(dòng)學(xué)科創(chuàng)新,培養(yǎng)更多具備現(xiàn)代科研能力的中醫(yī)藥人才。同時(shí),大語(yǔ)言模型的應(yīng)用還面臨著一些挑戰(zhàn),如模型的準(zhǔn)確性、數(shù)據(jù)的安全性和倫理問(wèn)題等。因此,未來(lái)的研究需要在確保技術(shù)可靠性和安全性的基礎(chǔ)上,進(jìn)一步探索大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥領(lǐng)域的深度應(yīng)用。同時(shí),我們也需要加強(qiáng)跨學(xué)科的合作,整合資源,共同推動(dòng)大語(yǔ)言模型在中醫(yī)藥教育和科研中的健康發(fā)展。
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