Artwork

A tartalmat a Arize AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Arize AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Atropos Health’s Arjun Mukerji, PhD, Explains RWESummary: A Framework and Test for Choosing LLMs to Summarize Real-World Evidence (RWE) Studies

26:22
 
Megosztás
 

Manage episode 507875010 series 3448051
A tartalmat a Arize AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Arize AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Large language models are increasingly used to turn complex study output into plain-English summaries. But how do we know which models are safest and most reliable for healthcare?

In this most recent community AI research paper reading, Arjun Mukerji, PhD – Staff Data Scientist at Atropos Health – walks us through RWESummary, a new benchmark designed to evaluate LLMs on summarizing real-world evidence from structured study output — an important but often under-tested scenario compared to the typical “summarize this PDF” task.

Learn more about AI observability and evaluation, join the Arize AI Slack community or get the latest on LinkedIn and X.

  continue reading

56 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 507875010 series 3448051
A tartalmat a Arize AI biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a Arize AI vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

Large language models are increasingly used to turn complex study output into plain-English summaries. But how do we know which models are safest and most reliable for healthcare?

In this most recent community AI research paper reading, Arjun Mukerji, PhD – Staff Data Scientist at Atropos Health – walks us through RWESummary, a new benchmark designed to evaluate LLMs on summarizing real-world evidence from structured study output — an important but often under-tested scenario compared to the typical “summarize this PDF” task.

Learn more about AI observability and evaluation, join the Arize AI Slack community or get the latest on LinkedIn and X.

  continue reading

56 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás