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Evaluating a Locally Deployed 20-Billion Parameter Large Language Model for Automated Abstract Screening in Systematic Reviews
यह अध्ययन प्रदर्शित करता है कि एक स्थानीय रूप से तैनात 20-बिलियन पैरामीटर वाला LLM, संवेदनशीलता-वर्धित प्रॉम्प्टिंग रणनीति का उपयोग करते हुए, उच्च सटीकता और शून्य डेटा गोपनीयता जोखिमों के साथ व्यवस्थित समीक्षा (सिस्टमैटिक रिव्यू) एब्स्ट्रैक्ट स्क्रीनिंग को महत्वपूर्ण रूप से तेज़ कर सकता है, हालांकि इसका प्रदर्शन डोमेन के अनुसार भिन्न होता है और इसे मानव विशेषज्ञों के साथ एक दूसरे स्क्रीनर के रूप में उपयोग करना सबसे अच्छा है।