北京
如今，許多研究人員和醫生已經熟悉并掌握了大語言模型的基礎應用，如文章撰寫、潤色、翻譯、思路設計和問答等，這些工具已經成為日常工作的得力助手。
隨著技術的不斷發展，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術方向和創新思路，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。熟悉人工智能領域的研究方法和探索套路，對于在高水平SCI期刊上發表論文至關重要（表1）；同時，高水平SCI論文的成功發表能夠對國家自然科學基金的申報具有重要影響。掌握大語言模型的高階應用，發表SCI，易如反掌！。
01
培訓時間
2026年02月05日— 2026年02月08日遠程在線培訓
（第一天軟件環境安裝，共授課三天，微信群長期答疑）
02
頂刊文章精選
03
培訓目標
1，為學員提供 ChatGPT -5.2賬號！ 支持滿血版DeepSeek/GPT-4o、GPT-4、Gemini 等主流大模型，國內直連、安全穩定，一站式掃清 GPT 使用障礙。
2，本課程將引領您走向大語言模型的使用技巧，探索大語言模型的高階應用，幫助學員們在頂級期刊和國家自然科學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年全球范圍內發表的top刊研究，基于上百篇高水平文獻，進行歸類分析總結，在3天的課程學習中為大家總結LLMs實戰應用中的10個高階套路以及技術解析。
4，本課程將直接切入LLMs的高階研究應用，我們將為學員們搭建LLMs分析環境、展示LLMs前沿技術實施、逐層剖析top文章發表特點、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“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”。
04
LLMs高水平研究10大設計套路及適用領域
05
Pubmed檢索13,336 篇相關文章
06
參加對象
全國三甲醫院、醫學研究所及高校從事臨床醫學和生物醫學研究的臨床醫生、副主任醫師、主任醫師，以及臨床醫學博士、碩士研究生.
07
課程大綱
理論部分（10個套路，逐一講解）
第一部分
垂直領域大語言模型構建與應用
? 垂直領域大語言模型的價值
? 垂直領域大語言模型的應用場景
? 垂直領域大語言模型類top文章的撰寫格式
? 如何將垂直領域大語言模型的構建融入到國自然申報？
第二部分
Framework構建
? 何為Framework套路？
? 基于Framework的研究設計及構建思考
? 完成Framework類研究的要點總結
? 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構建
? 何為Benchmark套路？
? 基于Benchmark的研究設計及構建思考
? Benchmark和Framework類研究的差別與聯系
? 撰寫套路：Benchmark類top文獻撰寫
? 優化改良：別人的Benchmark，我是否可以“拿來主義”？
第四部分
特定領域的問題回答，指定領域的常見問題分析
? Most commonly asked questions類研究為什么容易發表？
? 如何準確定位好特定領域？
? 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的多模態數據分析
（數據+圖像）
? LLMs多模態數據分析的優勢
? 多模態數據的收集與準備
? 多模態數據的取與舍
? LLMs多模態數據分析的多個top刊發表案例
第六部分
風險調查（心理模擬，抑郁、焦慮、自殺、死亡風險等）
? 風險調查類研究如何選題？
? 如何誘導LLMs成為模擬患者？
? 風險篩選、個性化診斷、預測及治療
? 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——廣受歡迎的應用研究
? 樣本量的設計與排納標準
? 案例展示與文章撰寫
第八部分
學生、青年學者、醫師、護士教育
? 巧選教育方向，發表top刊SCI
? LLMs教育領域的研究設計特點
? LLMs與醫學教育——交叉方向的全面總結
? 案例展示與文章撰寫
第九部分
患者教育、滿意度調查與患者報告結局
? 患者教育的重要性與選題
? 滿意度調查與患者報告結局（PRO）
? LLMs+PRO=萬金油
? 案例展示與文章撰寫
第十部分
個性化問卷構建
? 基于LLMs的個性化問卷構建
? 如何針對性的選擇較為熱點領域
? Questionnaires+X=套路擴展應用
? 案例展示與文章撰寫
實踐和技術部分
第一部分
LLM醫療應用場景模擬：問答與風險評估
? 使用特定的大模型工具，如ChatGPT、deepseek等；
? 模擬患者設定角色，進行精準問答；
? 誘導模型成為一名有抑郁風險/腫瘤診斷的患者，通過對話模擬診療過程；
? 風險篩選、個性化診斷、預測及治療；
? 利用模型生成結構化問卷，用于評估患者的心理健康風險。
第二部分
多模態數據分析體驗
? 從計算機專業角度了解多模態大模型；
? 上傳醫學影像（如X光片、CT圖像），讓模型進行初步分析或描述；
? 上傳帶有圖表的醫療報告，讓模型進行數據提取和總結。
第三部分
報告糾錯與文字分析
? 將醫學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鍵詞提取和主題分析。
第四部分
大模型原理&DeepSeek創新點
? 從計算機角度：大模型是什么、大模型的原理、大模型的框架
? 分析任務選擇：大模型與傳統機器學習模型之間的區別【適用范圍選擇】
? 認識Deepseek：Deepseek創新點、Deepseek與其它LLMs區別
? 本地部署：Deepseek本地部署介紹及部署后的應用
第五部分
Python基礎與高級技巧
? Python環境搭建與開發工具（Jupyter Lab）
? 基礎語法與數據類型應用
? 常用庫實操（NumPy、Pandas、Matplotlib、requests、openai）
? JSON+pandas處理數據集
? Python高級應用技巧（函數封裝、面向對象、模塊化開發）
第六部分
大模型API調用實戰
? 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。
? 大模型的參數介紹
? 單輪/多輪對話控制
? 編寫Python腳本，實現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的信息。
? 成因分析：數據偏差、模型架構、訓練方式等。
? 規避技巧：如何設計Prompt減少幻覺，以及如何進行交叉驗證。
第八部分
大模型訓練基礎與微調（Fine-tuning）
? 模型訓練流程概述：從數據準備到模型部署。
? 微調的重要性：為什么通用模型無法完美適用于所有垂直領域。
? 實戰思路：通過SFT（Supervised Fine-Tuning）或RAG（Retrieval-Augmented Generation）思路，利用小樣本數據提升模型在特定醫學領域的表現。
? 訓練與優化效果評估：評估指標、人工評估、結果對比
第九部分
從0到1：構建一個簡單的垂直領域應用
? LlamaFactory環境搭建與項目準備
? LlamaFactory支持的微調數據集格式
? LlamaFactory命令行參數詳解與模型微調
微調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，為學員掃清技術難點障礙
? 技術咨詢、合作，提供全方位服務
? 專業技術團隊深入探討
? 科研基金項目合作
08
聯系方式
聯系人: 小咖3號
微信號：xys2019ykh
二維碼：
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