众巢医学发展前景,众巢医学是一家什么样的公司,众巢医学是上市公司吗,众巢医学在美国上市的价值

　　众巢医学(NASDAQ交易代码：ZCMD)(简称"众巢医学"或"公司")，一家提供肿瘤等重大疾病患者服务的平台化互联网科技公司，今日宣布旗下医学慕课平台将应用ChatGPT(Chat Generative Pre-trained Transformer)为临床医生提供临床决策辅助，以提高诊疗效率。自众巢医学将ChatGPT应用于提升患者管理服务能力和体验后，众巢医学将ChatGPT的应用进行了扩展。

　　ChatGPT将应用在微信公众号，慕课ChatGPT公众号("慕课ChatGPT")。医生可以利用慕课ChatGPT，获取最新的疾病信息、诊断标准、治疗方案，研究数据和指南建议。此外，医生将会被提醒由ChatGPT提供的内容仅提供用户参考和便利性，而不应用于诊断或治疗目的。ChatGPT的应用将使医生快速掌握所需的多学科的知识和临床数据，从而为个人患者制定更全面和最新的治疗方案。

　　考虑到医疗信息繁杂，疾病种类多，同个患者可能存在多种健康问题，以及需要在多种治疗方案中采用更细致的方法来制定患者的诊疗方案，医生需要考虑到各个因素包括最新循证、患者病史、过往的临床经验，这些都需要医生拥有丰富的医学知识和高水平的临床思维。众巢医学相信，将ChatGPT应用于临床辅助诊疗决策，将提高这些过程的诊疗效率。尤其是这个方式能弥合知识差距，减少不同地点、设施和支持水平的医生之间的差距。此外，慕课ChatGPT还可在研究中做出贡献，如生成研究大纲和确定相关研究课题。众巢医学计划继续将ChatGPT先进的思考和计算能力应用到其他的平台和业务中，为医患提供前沿和方便的服务和体验。

　　关于众巢医学

　　众巢医学成立于2012年，办公室位于上海和北京，是一家提供肿瘤等重大疾病患者服务的平台化互联网科技公司。众巢医学通过其旗下"医学慕课"(www.MDMOOC.org)平台为医护工作者提供在线专业医学培训和教育服务，通过其旗下"众芯健康"提供肿瘤和罕见疾病专业领域的患者管理服务，通过"智寻互联网医院"为患者提供互联网医疗服务，通过"鑫江医药"为患者提供药品服务，以及运营"阳光健康学堂"平台为大众提供医疗保健信息。

　　(来源：新视线)

责任编辑：孙青扬

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女 神 节 快 乐 Happy Woman's Day 最近Chat GPT非常火热， 要不要问问Chat GPT， 女神节该买什么好东西呀？ 可能Chat GPT的回答比较相似， 但是AKSO LAB愿意做你独属的Chat GPT。 做独属于你的Chat GPT 什么是Chat GPT？ 所谓Chat GPT就是聊天的GPT。 那么GPT分别是什么意思呢？ 第1个字母G所代表的是英语的形容词generative表示能够产出的，能够生成的。第2个字母P指的是pre-trained，这个形容词的意思是提前被训练的或者提前被培训的。最后1个字母T，它指的是英语中的一个名词transformer，表示改造者，转换者或者改变者。 所以GPT的意思指的是能够生成的并且提前被训练过的转换者或者改造者。 你想拥有属于你的独属ChatGPT吗？ 做独属于你的Chat GPT AKSO LAB始终秉持着“健康是基础，美丽是加持”的理念，在我们的公众号以及微信小程序上给所有女性带来由内而外，散发美丽的产品，公众号定期会为大家带来商品介绍及种草文案，微信小程序正在逐步打造一站式购物体验中心，让千千万万的女神们可以轻轻松松地，快快乐乐地购物消费。

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本项目从零开始构建了一个用于文本生成的语言模型，模型采用Transformer架构，数据集采用网络上搜集到的zhttty的网络小说《无限恐怖》文本，具体可参考Google论文《Attention Is All You Need》。（href: https://arxiv.org/abs/1706.03762 ）

Tranformer的整体结构如下图所示，主要包括编码器和解码器两部分组成。对于输入序列在嵌入的基础上加入了位置编码引入了序列的位置信息。编码器和解码器的基本构成结构类似，主要包含注意力模块、前向模块和归一化模块，由 Input Embedding 和 Positional Embedding 求和输入Multi-Head-Attention，然后做了一个ADD&Norm，再通过Feed Forward进行输出。

自注意力机制是Transformer架构的核心要素，通过对序列引入了注意力的加权，提高了模型的性能，使得模型在预测时关注序列适当的部分。在计算的时候需要用到矩阵Q(查询)、K(键值)、V(值)，Q、K、V通过 W Q W_Q WQ?、 W K W_K WK?、 W V W_V WV?与输入X的点积获得并在训练过程中被学习，在计算获得Q,K,V后可以通过下述方式计算注意力权重，公式中除以 d k \sqrt d_k d?k?，主要是为了保持权重不过快饱和，维持权重方差在合适范围不会增长过快。

单个注意力的表达能力是有限的，因此在这基础上可以堆叠多个注意力，侧重关注不同的部分，形成了多头注意力模块。多头注意力包含多个自注意力层，首先将输入X分别传递到h个不同的自注意力层中，计算得到h个输出矩阵Z，多头注意力模块将它们拼接在一起，然后传入一个线性层，得到多头注意力模块最终的输出Z。

前向层模块比较简单，是一个两层的全连接层，第一层的激活函数为RELU，第二层不使用激活函数，通过线性变换，先将数据映射到高纬度的空间再映射到低纬度的空间，提取了更深层次的特征。

Add & Norm层由Add和Norm两部分组成，Add指X+MultiHeadAttention(X)，是一种残差连接，通常用于解决多层网络训练的问题，可以让网络只关注当前差异的部分，在ResNet中经常用到，Norm指Layer Normalization，通常用于RNN结构，Layer Normalization会将每一层神经元的输入都转成均值方差都一样的，这样可以加快收敛。

相比于原始论文同时具备Encoder 和 Decoder，本项目的目的是生成小说文本，不像翻译类任务只需要Decoder部分即可。下面逐步构建本项目的代码，具体的按照代码调试和最终代码集合两板块进行组织。

划分训练/验证集

语义数据/目标数据分解

生成批数据

自注意力本质上是对先前语义的加权，下面从一些简单的例子看一下自注意力机制的构成。

简单语义：之前时刻的语义平均

实现方式1

实现方式2

使用矩阵乘法替代平均提高运算效率

实现方式3

使用Softmax替代矩阵求和平均提高运算效率

注意：一般而言在编码器注意力模块中通常不进行tril上三角掩膜，允许所有token相互通讯，而在解码器注意力模块中通常进行tril上三角掩膜，特别是在语言建模中

部分超参数训练结果：

block_size	n_embd	n_head	n_layer	train loss	val loss
32	64	8	6	3.8002	4.0630
32	64	8	12	3.7537	4.0364
32	64	16	6	3.8052	4.0791
32	128	8	6	3.3834	3.7155
32	256	8	6	3.1022	3.5417
32	512	8	6	2.9425	3.4332

请点击此处查看本环境基本用法. Please click here for more detailed instructions.