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 - 👏🏻  2023.04.22: 扁鹊-1.0版本模型发布，详情见：[扁鹊-1.0：通过混合指令和多轮医生问询数据集的微调，提高医疗聊天模型的“问”能力（BianQue-1.0: Improving the "Question" Ability of Medical Chat Model through finetuning with Hybrid Instructions and Multi-turn Doctor QA Datasets）](https://huggingface.co/scutcyr/BianQue-1.0)
 
 
-### 扁鹊健康大数据BianQueCorpus
+## 扁鹊健康大数据BianQueCorpus
 我们经过调研发现，在健康领域，用户通常不会在一轮交互当中清晰地描述自己的问题，而当前常见的开源医疗问答模型（例如：ChatDoctor、本草(HuaTuo，原名华驼 )、DoctorGLM、MedicalGPT-zh）侧重于解决单轮用户描述的问题，而忽略了“用户描述可能存在不足”的情况。哪怕是当前大火的ChatGPT也会存在类似的问题：如果用户不强制通过文本描述让ChatGPT采用一问一答的形式，ChatGPT也偏向于针对用户的描述，迅速给出它认为合适的建议和方案。然而，实际的医生与用户交谈往往会存在“医生根据用户当前的描述进行持续多轮的询问”。并且医生在最后根据用户提供的信息综合给出建议，如下图所示。我们把医生不断问询的过程定义为 **询问链（CoQ, Chain of Questioning）** ，当模型处于询问链阶段，其下一个问题通常由对话上下文历史决定。
 
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