En el cuidado de la salud, el costo de un error de LLM es la salud de un paciente o una demanda. Grounding Layer actúa como un filtro, vinculando las respuestas de la red neuronal estrictamente a las bases de datos clínicas locales y los estándares de la clínica, eliminando las fantasías del algoritmo. Además, el almacenamiento en caché de solicitudes típicas reduce radicalmente los costos de inferencia.
Fuente: PR Newswire / RevSpring
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