点击次数：3488 发布日期：2025/09/24 来源：华斯泰
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第一模块：理论精讲（十大高阶科研套路）
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第一讲：
垂直领域大语言模型构建与应用 |
理论1：垂直领域大语言模型的价值 理论2：垂直领域大语言模型的应用场景 理论3：垂直领域大语言模型类top文章的撰写格式 理论4：如何将垂直领域大语言模型的构建融入到国自然申报？ |
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第二讲： Framework构建 |
理论1：何为Framework套路？
理论2：基于Framework的研究设计及构建思考 理论3：完成Framework类研究的要点总结 理论4：撰写套路：Framework类top文献撰写 理论5：绘图制图：Framework类文献精美图片展示与绘制 |
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第三讲： |
理论1：何为Benchmark套路？ 理论2：基于Benchmark的研究设计及构建思考 理论3：Benchmark和Framework类研究的差别与联系 理论4：撰写套路：Benchmark类top文献撰写 理论5：优化改良：别人的Benchmark，我是否可以“拿来主义”？ |
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第四讲：
特定领域的问题回答，指定领域的常见问题分析 |
理论1：Most commonly asked questions类研究为什么容易发表？ 理论2：如何准确定位好特定领域？ 理论3：巧找常见问题（如何定义常见问题） 理论4：文章快速高效撰写 操作5：文章定位与投稿 |
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第五讲： 基于LLMs的多模态数据分析（数据+图像） |
理论1：LLMs多模态数据分析的优势 理论2：多模态数据的收集与准备 理论3：多模态数据的取与舍 理论4：LLMs多模态数据分析的多个top刊发表案例 |
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第六讲： 风险调查（心理模拟，抑郁、焦虑、自杀、死亡风险等） |
理论1：风险调查类研究如何选题？ 理论2：如何诱导LLMs成为模拟患者？ 理论3：风险筛选、个性化诊断、预测及治疗 理论4：多个案例展示 |
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第七讲： 文字报告类分析与纠错 |
理论1：如何巧用LLMs针对文字类文件进行深入分析？ 理论2：文字记录的自动生成与纠错——广受欢迎的应用研究 理论3：样本量的设计与排纳标准 理论4：案例展示与文章撰写 |
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第八讲： 学生、青年学者、医师、护士教育 |
理论1：巧选教育方向，发表top刊SCI 理论2：LLMs教育领域的研究设计特点 理论3：LLMs与医学教育——交叉方向的全面总结 理论4：案例展示与文章撰写 |
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第九讲：第九讲： 患者教育、满意度调查与患者报告结局 |
理论1：患者教育的重要性与选题 理论2：满意度调查与患者报告结局（PRO） 理论3：LLMs+PRO=万金油 理论4：案例展示与文章撰写 |
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第十讲： 个性化问卷构建 |
理论1：基于LLMs的个性化问卷构建 理论2：如何针对性的选择较为热点领域 理论3：Questionnaires+X=套路扩展应用 理论4：案例展示与文章撰写 |
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第二模块：实战演练（九大技术冲刺）
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实战一：
LLM医疗应用场景模拟：问答与风险评估 |
1.使用特定的大模型工具，如ChatGPT、deepseek等； 2.模拟患者设定角色，进行精准问答； 3.诱导模型成为一名有抑郁风险/肿瘤诊断的患者，通过对话模拟诊疗过程； 4.风险筛选、个性化诊断、预测及治疗； 5.利用模型生成结构化问卷，用于评估患者的心理健康风险。 |
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实战二：
多模态数据分析体验 |
1.从计算机专业角度了解多模态大模型；
2.上传医学影像（如X光片、CT图像），让模型进行初步分析或描述；
3.上传带有图表的医疗报告，让模型进行数据提取和总结。
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实战三： 报告纠错与文字分析 |
1.将医学资料或论文摘要输入LLMs，让其进行语法、逻辑和事实性错误检查； 2.利用模型对大量病历文本进行关键词提取和主题分析。 |
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实战四：
大模型原理&DeepSeek创新点 |
1.从计算机角度：大模型是什么、大模型的原理、大模型的框架； 2.分析任务选择：大模型与传统机器学习模型之间的区别【适用范围选择】； 3.认识Deepseek：Deepseek创新点、Deepseek与其它LLMs区别； 4.本地部署：Deepseek本地部署介绍及部署后的应用。 |
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实战五： Python基础与高级技巧 |
1.Python环境搭建与开发工具（Jupyter Lab）； 2.基础语法与数据类型应用； 3.常用库实操（NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、openai）； 4.JSON+pandas处理数据集； 5.Python高级应用技巧（函数封装、面向对象、模块化开发）。 |
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实战六： 大模型API调用实战 |
1.本地大模型&云厂商大模型对比； 2.选择主流大模型API（chatgpt、glm、qwen、deepseek等） 3.API Key的获取与管理； 4.大模型的参数介绍； 5.单轮/多轮对话控制； 6.编写Python脚本，实现与大模型的简单对话功能。 |
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实战七： 大语言模型的局限性 |
1.幻觉的定义：模型生成看似合理但实际错误或虚构的信息； 2.成因分析：数据偏差、模型架构、训练方式等； 3.规避技巧：如何设计Prompt减少幻觉，以及如何进行交叉验证。 |
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实战八： 大模型训练基础与微调（Fine-tuning） |
1.模型训练流程概述：从数据准备到模型部署； 2.微调的重要性：为什么通用模型无法完美适用于所有垂直领域； 3.实战思路：通过SFT（Supervised Fine-Tuning）或RAG（Retrieval-Augmented Generation）思路，利用小样本数据提升模型在特定医学领域的表现； 4.训练与优化效果评估：评估指标、人工评估、结果对比。 |
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实战九： 从0到1：构建一个简单的垂直领域应用 |
1.LlamaFactory环境搭建与项目准备； 2.LlamaFactory支持的微调数据集格式； 3.LlamaFactory命令行参数详解与模型微调； 4.微调模型效果评估与部署。 |
