GitHub · 去对齐工具与仓库·· 20 天前精选AI 评分60
RuMed ICD-10 编码实测：Qwen3-8B QLoRA 一轮微调不敌 TF-IDF 基线
denis-samatov/rumed-icd-llm
来源与原文
GitHub · 去对齐工具与仓库
发布时间：（北京时间）
阅读原始来源 · github.com ↗完整链接与内容说明
https://github.com/denis-samatov/rumed-icd-llm
本站目前仅有 AI 导读与摘要，未展示原文正文；技术细节、代码和完整结论请查看原始来源。
AI 导读
作者在 RuMedTop3（俄语患者主诉预测 ICD-10 编码，105 类，测试集 n=822）上对比了 TF-IDF、DeepSeek 提示/RAG、Qwen3-8B QLoRA 与 Kev-0.8B 直选五种方法。TF-IDF+逻辑回归 Hit@1 49.03 / Hit@3 72.63，零样本 DeepSeek 仅约 33；Qwen3-8B 在 Apple M2 Pro 上用 MLX 训练一轮 QLoRA（6 小时 32 分钟），Hit@1 从基座 7.66 提升到 35.64（配对差 +27.98 点）但仍低于 TF-IDF；Kev-0.8B 零样本 Hit@1 12.41，迁移效果差，中位推理延迟 523 ms。
推荐理由
同一测试集上系统对比了线性基线、API 提示、RAG、QLoRA 和小型模型直选五种方案，并给出置信区间与配对差异，结论克制可复核。
来源：GitHub · 去对齐工具与仓库 · github.com