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Comparison of techniques for fine-tuning open-weight models for entity extraction from radiology reports
arXiv cs.AI · Publié le · 3 min de lecture
En 30 secondes
- Ce qui s'est passé
- Fine-tuned Gemma-3-12B matched GPT-4o performance on extracting intracranial hemorrhage labels from radiology reports using distilled real training data.
- Pourquoi ça compte
- Healthcare engineers building on-premises clinical NLP systems need private, cost-effective alternatives to proprietary models for structured data extraction from medical text.
- Vigilance
- Synthetic training data failed to improve performance over the base model at any size; results are specific to one narrow task and may not generalize.
- fine-tun
- open-weight
- gpt
Les patterns derrière cette actualité
- Agentic Context Engineering (Evolving Playbook)
- Machine Learning Model-Based Routing
- Context Editing & Tool-Result Clearing
Chacun explique le fonctionnement de la technique, quand elle vaut son coût et où elle casse.
The Agent Architect
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