arXiv · cs.CL· Savan Doshi·· 10 天前AI 评分43
医疗微调重塑而非降低面向患者的 AI 风险：基于量规与 LLM 评审的评估框架
Medical Fine-Tuning Reshapes, Not Reduces, Patient-Facing AI Risk: A Rubric-Based, LLM-Judge Evaluation Framework
来源与原文
arXiv · cs.CL
作者：Savan Doshi
发布时间：（北京时间）
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https://arxiv.org/abs/2610.24807v1
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AI 导读
一项研究提出基于六类风险语言量规、由三评审 LLM 集成分级严重度的医疗问答风险评估框架。对 Mistral-7B、Phi-3.5-mini、Llama-3.1-8B 及 BioMistral-7B、OpenBioLLM-Llama3-8B、Med42-Llama3-8B 六个 7-9B 模型在 K-QA 基准 200 个真实患者问题上的评测显示，风险语言与事实幻觉率统计独立（Spearman ρ = -0.065），医疗微调不降低总风险而是重塑风险：BioMistral 与 OpenBioLLM 抑制高警示药物提及却放大过度自信断言，Med42 仅抑制剂量表达。量规、评审提示词与评估代码已开源。
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