如今，許多研究人員和醫(yī)生已經(jīng)熟悉并掌握了大語言模型的基礎(chǔ)應(yīng)用，如文章撰寫、潤色、翻譯、思路設(shè)計和問答等，這些工具已經(jīng)成為日常工作的得力助手。

隨著技術(shù)的不斷發(fā)展，越來越多的高水平研究開始使用大語言模型來探索新的學(xué)術(shù)方向和創(chuàng)新思路，并解決臨床和科研的眾多問題（圖1）。

伴隨LLMs的不斷更新，尤其是GPT-5和deepseek的問世，生成式人工智能進入了一個新的階段，LLMs的探索也進入了新的紀元，在新老LLMs交替的時代背景下，新技術(shù)的革新為研究者們提供了問鼎top刊的機會。熟悉人工智能領(lǐng)域的研究方法和探索套路，對于在高水平SCI期刊上發(fā)表論文至關(guān)重要（表1）；同時，高水平SCI論文的成功發(fā)表能夠?qū)易匀豢茖W(xué)基金的申報具有重要影響。掌握大語言模型的高階應(yīng)用，發(fā)表SCI，易如反掌！。

01

培訓(xùn)時間

2026年02月05日— 2026年02月08日遠程在線培訓(xùn)

（第一天軟件環(huán)境安裝，共授課三天，微信群長期答疑）

02

頂刊文章精選

03

培訓(xùn)目標

1，為學(xué)員提供 ChatGPT -5.2賬號！ 支持滿血版DeepSeek/GPT-4o、GPT-4、Gemini 等主流大模型，國內(nèi)直連、安全穩(wěn)定，一站式掃清 GPT 使用障礙。

2，本課程將引領(lǐng)您走向大語言模型的使用技巧，探索大語言模型的高階應(yīng)用，幫助學(xué)員們在頂級期刊和國家自然科學(xué)基金項目中脫穎而出，助力科研工作邁向更高的臺階。

3，本課程圍繞著近3年全球范圍內(nèi)發(fā)表的top刊研究，基于上百篇高水平文獻，進行歸類分析總結(jié)，在3天的課程學(xué)習(xí)中為大家總結(jié)LLMs實戰(zhàn)應(yīng)用中的10個高階套路以及技術(shù)解析。

4，本課程將直接切入LLMs的高階研究應(yīng)用，我們將為學(xué)員們搭建LLMs分析環(huán)境、展示LLMs前沿技術(shù)實施、逐層剖析top文章發(fā)表特點、解析進階LLMs助力項目申報。

5，本課程也將著重介紹在文章&標書撰寫過程中，實現(xiàn)“如何降低AI味”、“如何增強整體性”、以及基于LLMs的“科研機制圖/路線圖繪制”。

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LLMs高水平研究10大設(shè)計套路及適用領(lǐng)域

05

Pubmed檢索13,336 篇相關(guān)文章

06

參加對象

全國三甲醫(yī)院、醫(yī)學(xué)研究所及高校從事臨床醫(yī)學(xué)和生物醫(yī)學(xué)研究的臨床醫(yī)生、副主任醫(yī)師、主任醫(yī)師，以及臨床醫(yī)學(xué)博士、碩士研究生.

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課程大綱

理論部分（10個套路，逐一講解）

第一部分

垂直領(lǐng)域大語言模型構(gòu)建與應(yīng)用

• 垂直領(lǐng)域大語言模型的價值

• 垂直領(lǐng)域大語言模型的應(yīng)用場景

• 垂直領(lǐng)域大語言模型類top文章的撰寫格式

• 如何將垂直領(lǐng)域大語言模型的構(gòu)建融入到國自然申報？

第二部分

Framework構(gòu)建

• 何為Framework套路？

• 基于Framework的研究設(shè)計及構(gòu)建思考

• 完成Framework類研究的要點總結(jié)

• 撰寫套路：Framework類top文獻撰寫

• 繪圖制圖：Framework類文獻精美圖片展示與繪制

第三部分

Benchmark構(gòu)建

• 何為Benchmark套路？

• 基于Benchmark的研究設(shè)計及構(gòu)建思考

• Benchmark和Framework類研究的差別與聯(lián)系

• 撰寫套路：Benchmark類top文獻撰寫

• 優(yōu)化改良：別人的Benchmark，我是否可以“拿來主義”？

第四部分

特定領(lǐng)域的問題回答，指定領(lǐng)域的常見問題分析

• Most commonly asked questions類研究為什么容易發(fā)表？

• 如何準確定位好特定領(lǐng)域？

• 巧找常見問題（如何定義常見問題）

• 文章快速高效撰寫

• 文章定位與投稿

第五部分

基于LLMs的多模態(tài)數(shù)據(jù)分析

（數(shù)據(jù)+圖像）

• LLMs多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的優(yōu)勢

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)的收集與準備

• 多模態(tài)數(shù)據(jù)的取與舍

• LLMs多模態(tài)數(shù)據(jù)分析的多個top刊發(fā)表案例

第六部分

風(fēng)險調(diào)查（心理模擬，抑郁、焦慮、自殺、死亡風(fēng)險等）

• 風(fēng)險調(diào)查類研究如何選題？

• 如何誘導(dǎo)LLMs成為模擬患者？

• 風(fēng)險篩選、個性化診斷、預(yù)測及治療

• 多個案例展示

第七部分

文字報告類分析與糾錯

• 如何巧用LLMs針對文字類文件進行深入分析？

• 文字記錄的自動生成與糾錯——廣受歡迎的應(yīng)用研究

• 樣本量的設(shè)計與排納標準

• 案例展示與文章撰寫

第八部分

學(xué)生、青年學(xué)者、醫(yī)師、護士教育

• 巧選教育方向，發(fā)表top刊SCI

• LLMs教育領(lǐng)域的研究設(shè)計特點

• LLMs與醫(yī)學(xué)教育——交叉方向的全面總結(jié)

• 案例展示與文章撰寫

第九部分

患者教育、滿意度調(diào)查與患者報告結(jié)局

• 患者教育的重要性與選題

• 滿意度調(diào)查與患者報告結(jié)局（

PRO）

• LLMs+PRO=萬金油

• 案例展示與文章撰寫

第十部分

個性化問卷構(gòu)建

• 基于LLMs的個性化問卷構(gòu)建

• 如何針對性的選擇較為熱點領(lǐng)域

• Questionnaires+X=套路擴展應(yīng)

• 案例展示與文章撰寫

實踐和技術(shù)部分

第一部分

LLM醫(yī)療應(yīng)用場景模擬：問答與風(fēng)險評估

• 使用特定的大模型工具，如ChatGPT、deepseek等；

• 模擬患者設(shè)定角色，進行精準問答；

• 誘導(dǎo)模型成為一名有抑郁風(fēng)險/腫瘤診斷的患者，通過對話模擬診療過程；

• 風(fēng)險篩選、個性化診斷、預(yù)測及治療；

• 利用模型生成結(jié)構(gòu)化問卷，用于評估患者的心理健康風(fēng)險。

第二部分

多模態(tài)數(shù)據(jù)分析體驗

• 從計算機專業(yè)角度了解多模態(tài)大模型；

• 上傳醫(yī)學(xué)影像（如X光片、CT圖像），讓模型進行初步分析或描述；

• 上傳帶有圖表的醫(yī)療報告，讓模型進行數(shù)據(jù)提取和總結(jié)。

第三部分

報告糾錯與文字分析

• 將醫(yī)學(xué)資料或論文摘要輸入LLMs，讓其進行語法、邏輯和事實性錯誤檢查；

• 利用模型對大量病歷文本進行關(guān)鍵詞提取和主題分析。

第四部分

大模型原理&DeepSeek創(chuàng)新點

• 從計算機角度：大模型是什么、大模型的原理、大模型的框架

• 分析任務(wù)選擇：大模型與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)模型之間的區(qū)別【適用范圍選擇】

• 認識Deepseek：Deepseek創(chuàng)新點、Deepseek與其它LLMs區(qū)別

• 本地部署：Deepseek本地部署介紹及部署后的應(yīng)用

第五部分

Python基礎(chǔ)與高級技巧

• Python環(huán)境搭建與開發(fā)工具（Jupyter Lab）

• 基礎(chǔ)語法與數(shù)據(jù)類型應(yīng)用

• 常用庫實操（NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、openai）

• JSON+pandas處理數(shù)據(jù)集

• Python高級應(yīng)用技巧（函數(shù)封裝、面向?qū)ο?、模塊化開發(fā)）

第六部分

大模型API調(diào)用實戰(zhàn)

• 本地大模型&云廠商大模型對比

• 選擇主流大模型API（chatgpt、glm、qwen、deepseek等）。

• API Key的獲取與管理。

• 大模型的參數(shù)介紹

• 單輪/多輪對話控制

• 編寫Python腳本，實現(xiàn)與大模型的簡單對話功能。

第七部分

大語言模型的局限性

• 幻覺的定義：模型生成看似合理但實際錯誤或虛構(gòu)的信息。

• 成因分析：數(shù)據(jù)偏差、模型架構(gòu)、訓(xùn)練方式等。

• 規(guī)避技巧：如何設(shè)計Prompt減少幻覺，以及如何進行交叉驗證。

第八部分

大模型訓(xùn)練基礎(chǔ)與微調(diào)（Fine-tuning）

• 模型訓(xùn)練流程概述：從數(shù)據(jù)準備到模型部署。

• 微調(diào)的重要性：為什么通用模型無法完美適用于所有垂直領(lǐng)域。

• 實戰(zhàn)思路：通過SFT（Supervised Fine-Tuning）或RAG（Retrieval-Augmented Generation）思路，利用小樣本數(shù)據(jù)提升模型在特定醫(yī)學(xué)領(lǐng)域的表現(xiàn)。

• 訓(xùn)練與優(yōu)化效果評估：評估指標、人工評估、結(jié)果對比

第九部分

從0到1：構(gòu)建一個簡單的垂直領(lǐng)域應(yīng)用

• LlamaFactory環(huán)境搭建與項目準備

• LlamaFactory支持的微調(diào)數(shù)據(jù)集格式

• LlamaFactory命令行參數(shù)詳解與模型微調(diào)

微調(diào)模型效果評估與部署

第十部分

課程輔助措施

• 長期微信群答疑，為學(xué)員掃清技術(shù)難點障礙

• 技術(shù)咨詢、合作，提供全方位服務(wù)

• 專業(yè)技術(shù)團隊深入探討

• 科研基金項目合作

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聯(lián)系方式

聯(lián)系人: 小咖3號
微信號：xys2019ykh

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