1. 论文研究目标：探索移动端LLM在医疗领域的应用潜力与局限性
1.1 研究目标与实际问题
However, the performance and accuracy of on-device LLMs in real-world medical contexts remain underexplored. In this study, we benchmark publicly available on-device LLMs using the AMEGA dataset, evaluating accuracy, computational efficiency, and thermal limitation across various mobile devices.
移动端 LLMs 在临床推理任务中的准确性如何？ 不同的模型（通用模型 vs. 医疗专用模型）和不同模型尺寸 (参数量) 在医疗任务上的表现有何差异？ 移动端 LLMs 的计算效率如何？ 在资源受限的移动设备上，LLMs 的推理速度、内存占用和能耗表现如何？ 移动端 LLMs 是否受到移动设备硬件限制？ 例如，内存限制、散热限制等，如何影响 LLMs 的性能和应用场景？ 哪些类型的移动端 LLMs 更适合医疗应用？ 通用模型还是医疗专用模型？小尺寸模型还是大尺寸模型？ 在准确性、效率和设备兼容性之间如何权衡？
1.2 是否是新问题？科学假设与相关研究
在移动设备上部署 LLMs 进行临床推理是可行的，即使在资源受限的设备上，也能实现一定的准确性和效率。 不同类型的 LLMs (通用 vs. 医疗专用) 和不同尺寸的模型在移动端医疗任务中表现出不同的权衡。 医疗专用模型可能在准确性方面更有优势，而通用模型可能在效率和设备兼容性方面更具优势。 移动设备的硬件限制 (如内存、散热) 会显著影响 LLMs 的性能，需要在模型选择和优化时充分考虑这些因素。 紧凑型的通用模型 (例如 Phi-3 Mini) 在移动端医疗应用中可能实现准确性和效率的良好平衡，而医学微调的模型 (例如 Med42, Aloe) 可能在准确性方面达到更高水平。
移动端设备上的 LLM 推理： 论文引用了 Dhar et al. 和另一项研究 [28] 的工作，这些研究评估了在 Raspberry Pi 和 iPhone 设备上进行模型推理的性能。 这些研究表明，在移动端设备上运行 LLMs 是可行的，但性能可能低于云端。 医疗领域 LLM 应用： 论文引用了 Fast et al. 的工作 [6]，他们提出了 AMEGA benchmark 数据集，用于评估 LLMs 在临床案例推理方面的能力。 这篇论文的研究正是基于 AMEGA 数据集进行的。 此外，论文还引用了 Gu et al. [7] 和 Löser and Bressem [8] 的工作，这些研究关注 LLMs 在医疗预测和自主医疗评估方面的应用。 模型量化和压缩技术： 论文提到了 Smoothquant [9] 等模型量化技术，用于压缩模型大小，提高推理效率，使其更适合在移动端设备上部署。 论文自身也使用了模型量化技术，将模型转换为 MLX 格式并进行 4-bit 量化。 隐私保护的移动端 AI： 论文引用了 Wang et al. [3] 的工作，他们提出了 PrivateLoRA 方法，用于在移动端设备上进行隐私保护的 LLM 微调。 论文强调了在移动端部署 LLMs 对于保护医疗数据隐私的重要性。
1.3 研究归类与领域内值得关注的研究员
论文作者： Leon Nissen, Philip Zagar, Vishnu Ravi, Aydin Zahedivash, Lara Marie Reimer, Stephan Jonas, Oliver Aalami, Paul Schmiedmayer 等， 主要来自斯坦福大学和波恩大学医院。 Leon Nissen 是通讯作者，可能值得重点关注。 Roxana Daneshjou (参考文献[6]的作者) 也是署名作者 Inioluwa Deborah Raji 的合作者。 参考文献作者： 例如，Dennis Fast (AMEGA benchmark 数据集作者), Inioluwa Deborah Raji, Roxana Daneshjou (医疗 benchmark 研究), Awni Hannun (MLX 框架作者), Guangxuan Xiao, Song Han (Smoothquant 量化技术作者), Nobel Dhar (移动端 LLM 部署研究) 等。 您可以通过论文的参考文献列表，进一步挖掘这些研究员的工作。
2. 论文提出的新思路、方法和模型：HealthBench 移动应用与系统化评估
2.1 HealthBench 移动应用的核心设计
支持多种 LLMs 和移动设备： HealthBench 应用支持多种开源 LLMs (论文中评估了 13 个模型，如 BioMedical 1B/3B/8B, Llama 3.2 1B/3B/8B, Phi 3 mini 3.8B, DeepSeek R1 1.5B/7B/8B, MedLlama 8B, Med42 8B, Aloe 8B, Qwen 2 7B)。 应用运行在 iOS 平台，兼容 iPhone 和 iPad 设备，覆盖了不同性能水平的移动设备 (iPhone 12 Pro, iPhone 13, iPhone 15 Pro, iPhone 16 Pro Max, iPad Pro 等)。 使用 AMEGA benchmark 数据集进行评估： HealthBench 应用使用 AMEGA (Autonomous Medical Evaluation Guideline Adherence) benchmark 数据集进行临床推理能力评估。 AMEGA 数据集包含 20 个临床案例，每个案例包含 6-8 个开放式问题，覆盖 20 个医学专科。 这种开放式问题形式更贴近真实医患对话场景。 量化评估指标： HealthBench 应用不仅评估 LLMs 的 准确性 (accuracy)，还系统性地收集和分析 计算效率 (computational efficiency) 和 热限制 (thermal limitation) 等关键指标。 准确性 (Accuracy)： 使用 AMEGA benchmark 提供的评估脚本，基于 OpenAI 的 GPT-4o 模型进行自动评估， 评估 LLMs 回答临床问题的质量。 评分范围从 0 (最差) 到 50 (最好)，总分范围 0-1000。 计算效率 (Computational Efficiency)： 监控和记录移动设备在 LLM 推理过程中的性能指标，包括： Time To First Token (TTFT)： 生成第一个 token 的时间，反映模型的启动速度。 Tokens Per Second (T/s)： 每秒生成的 token 数量，反映模型的推理速度。 CPU 使用率 (CPU usage) 内存消耗 (Memory consumption) 电池电量水平 (Battery level) 设备热状态 (Thermal state)： 分为 nominal, fair, serious, critical 四个等级，反映设备的发热程度。
系统化的实验流程： HealthBench 应用设计了标准化的实验流程，确保评估过程的 自动化 (automatable) 和 可重复性 (reproducible)，并尽量减少人为偏差 (reducing human bias)。 实验流程包括预热阶段 (cool-down phase)、GPU 缓存清理 (GPU cache clear) 等步骤，以保证评估的公平性和准确性。
2.2 解决方案的关键与优势
真实设备评估： HealthBench 应用直接在真实的 iPhone 和 iPad 设备上运行 LLMs，评估结果更贴近真实用户的使用体验，能够更准确地反映移动端 LLMs 的实际性能和局限性。 这与以往一些研究在实验室环境或模拟器上进行的评估不同，更具实际意义。 全面的评估指标： HealthBench 应用不仅关注模型的准确性，更重要的是，它将计算效率和热限制等移动端设备特有的约束条件纳入评估体系。 这使得评估结果更加全面、客观，能够帮助开发者更好地理解移动端 LLMs 的综合性能。 自动化和可重复性： HealthBench 应用实现了评估流程的自动化，减少了人为干预，提高了评估效率和可重复性。 这对于大规模的模型评估和迭代优化至关重要。 开源和可扩展性： HealthBench 应用及其评估脚本是开源的，方便其他研究者和开发者使用和扩展。 这有助于推动移动端医疗 AI 领域的研究和发展。 关注医疗场景： HealthBench 应用使用 AMEGA benchmark 数据集，专注于医疗临床推理任务的评估，评估结果更具医疗领域的针对性和实用价值。
3. 实验验证：HealthBench 应用的有效性与实验数据
3.1 实验设计与流程
模型选择： 选择了 13 个具有代表性的开源 LLMs，包括通用模型 (Llama 3.2, Phi 3 mini, Qwen 2, DeepSeek R1) 和医疗专用模型 (BioMedical-Llama, Aloe, MedLlama, Med42)。 模型尺寸涵盖 small ([1,3) billion), medium ([3,7) billion), large ([7, ∞) billion) 三个级别。 模型列表见 表1 (Table 1)。 设备选择： 选择了 6 款不同型号的 iPhone 和 iPad 设备，覆盖不同发布年份和硬件配置，代表了不同的性能水平。 设备列表见 表2 (Table 2)。 实验设置： 使用 HealthBench 应用在选定的设备上运行所有模型，使用 AMEGA benchmark 数据集进行评估。 每个模型在每个设备上运行所有 20 个临床案例的问题。 实验过程中，设备连接充电器，屏幕亮度设为 0%，关闭低功耗模式，保持应用在前台运行。 为了保证评估的公平性，在每次问题推理前，进行设备预热 (cool-down phase) 和 GPU 缓存清理。 设置输出 token 长度限制 (2048 或 4096)，避免模型生成过长或重复的回答。 温度设置调整为 0.1，以避免温度为 0 时模型输出退化 (degenerate outputs) 的问题。
数据收集： HealthBench 应用自动记录每个模型的 AMEGA 评分 (accuracy score)，以及 TTFT, T/s, CPU 使用率, 内存消耗, 电池电量水平, 设备热状态 等性能指标。 数据分析： 统计和分析不同模型、不同设备下的 AMEGA 评分和性能指标，进行对比分析，揭示移动端 LLMs 在医疗临床推理方面的性能特点和影响因素。
3.2 实验数据与结果
Med42 和 Aloe 模型在准确性方面表现最佳： 在 AMEGA benchmark 评分中，Med42 8B 和 Aloe 8B 医疗专用模型取得了最高分 (接近 490 分)。 这表明医学微调的模型在医疗任务上具有明显的准确性优势。 The highest-scoring model, Aloe 8B (large), another medical model based on Llama 3.1, attained 490.9 points. The second-best performer, Med42, also a medical model based on Llama 3, closely followed with an average score of 490.0 points. Phi-3 Mini 模型在效率和准确性之间取得良好平衡： Phi-3 Mini 3.8B 通用模型取得了第四高的 AMEGA 评分 (464.6 分)， 接近于最高分，同时，它在计算效率方面表现出色，能够在 6GB 内存的设备上流畅运行。 这表明 Phi-3 Mini 在移动端医疗应用中可能是一个非常有吸引力的选择。 Phi 3 Mini, a non-medical model with 3.8 billion parameters (medium-sized), ranked fourth with a score of 464.6 points. Notably, this model can run with only 6 GB of memory, demonstrating strong performance relative to its size. 医疗微调模型可能反而降低了 AMEGA benchmark 上的性能： Bio-Medical 系列模型 (医疗专用模型) 的 AMEGA 评分显著低于同等尺寸的通用模型 (例如 Llama 3.2)。 论文推测，这可能是因为 Bio-Medical 模型针对医疗考试题数据集进行了微调，导致在 AMEGA 这种真实临床案例数据集上的泛化能力下降。 In contrast, the baseline Llama 3.1 model, without additional medical fine-tuning, achieved a significantly higher score of 464.8 points. This suggests that the medical fine-tuning applied to the Bio-Medical models may have negatively impacted their performance in the cases and question-focused AMEGA benchmark, resulting in a 131.9 point reduction compared to the untuned Llama 3.1 model. Llama 3 系列模型在推理速度方面优于 Qwen 2 和 DeepSeek 系列模型： 基于 Llama 3 架构的模型 (Llama 3.2, Aloe, Med42) 在 tokens per second (T/s) 指标上明显优于基于 Qwen 2 和 DeepSeek 架构的模型。 这可能与模型架构或 MLX 框架对不同模型的优化程度有关。 推理速度数据见 图1 (Figure 1)。 The results indicate that Llama3-based models consistently outperform Qwen2-based models, potentially due to architectural differences or varying levels of optimization in the MLX format and its Swift implementation. 内存是移动端 LLM 部署的主要限制因素： 实验结果表明，内存容量是限制移动设备运行 LLMs 的主要瓶颈。 即使 iPhone 13,3 (6GB 内存) 这样的设备，也无法运行参数量超过 3.8B 的模型。 而计算性能相对较弱的设备 (例如 iPhone 12 Pro)， 依然可以运行 LLMs， 只是推理速度稍慢。 内存限制数据见 表2 (Table 2) 和 图3a (Figure 3a)。 Memory remains the primary limiting factor for on-device LLM inference. [...] Due to hardware limitations, the iPhone13,3 was restricted to executing smaller models, leading to missing data for models exceeding 3.8 billion parameters. 设备热状态会影响推理速度： 当设备处于 "serious" 或 "critical" 热状态时，LLM 的推理速度会显著下降。 尤其是在 iPhone 设备上，这种现象更为明显。 热状态对推理速度的影响数据见 图2 (Figure 2)。 However, a noticeable difference emerges in the serious state, where performance drops to 52% for the iPhone13,3, 82% for the iPhone14,5, 72% for the iPhone16,1, and 45% for the iPhone17,2 compared to the fair thermal state.
3.3 实验结果对科学假设的支持
假设1 (移动端 LLMs 可行性)： 实验结果表明，即使在资源受限的移动设备上，也能够成功部署和运行 LLMs 进行临床推理，尽管性能有所限制。 这验证了移动端 LLMs 在医疗领域应用的可行性。 假设2 (模型类型和尺寸的权衡)： 实验结果显示，医疗专用模型 (Med42, Aloe) 在准确性方面表现突出，但通用模型 (Phi-3 Mini) 在效率和设备兼容性方面更具优势。 不同模型类型和尺寸确实存在不同的性能权衡。 假设3 (硬件限制的影响)： 实验结果明确表明，内存容量是移动端 LLM 部署的主要瓶颈，设备热状态也会影响推理速度。 硬件限制是移动端 LLMs 应用需要重点考虑的因素。 假设4 (Phi-3 Mini 和医学微调模型的潜力)： 实验结果支持了 Phi-3 Mini 模型在效率和准确性之间取得良好平衡的假设，以及医学微调模型 (Med42, Aloe) 在准确性方面达到更高水平的假设。 这为移动端医疗 LLMs 的模型选择提供了重要参考。
4. 论文贡献与业界影响：移动医疗AI的新里程碑与商业机遇
4.1 论文的核心贡献
开发了 HealthBench 移动应用： 这是一个新颖的、开源的移动端 LLM 性能评估平台， 能够系统性地评估 LLMs 在真实移动设备和医疗场景下的 accuracy, computational efficiency, and thermal limitation。 首次系统性地评估了移动端 LLMs 在医疗临床推理任务中的性能： 论文使用 HealthBench 应用，在大规模实验中， 评估了 13 个 LLMs 在多种移动设备上的性能表现， 揭示了模型类型、模型尺寸、设备硬件和热状态等因素对移动端 LLMs 性能的复杂影响。 揭示了移动端 LLM 部署的关键挑战和权衡： 研究结果表明，内存是移动端 LLM 部署的主要瓶颈， 设备热状态也会影响推理速度。 同时，也揭示了通用模型和医疗专用模型、不同尺寸模型在准确性和效率方面的权衡关系。 为移动医疗 AI 应用开发提供了实践指导： 论文的实验结果和分析， 为开发者在移动端医疗 AI 应用的模型选择、优化和部署方面提供了重要的参考依据。 例如， Phi-3 Mini 模型和 Llama 3 架构模型的优势， 内存限制和热限制的考量等。 推动了移动端医疗 AI 领域的研究和发展： HealthBench 应用的开源， 以及论文的实验数据和分析结果的公开， 将促进更多研究者和开发者投入到移动端医疗 AI 领域，共同推动该领域的发展。
4.2 论文研究成果的业界影响与潜在应用场景
加速移动医疗 AI 应用落地： HealthBench 应用的出现， 提供了一个标准化的评估工具和方法， 降低了移动医疗 AI 应用开发的门槛， 加速了移动端 LLMs 在医疗领域的应用落地。 优化移动医疗 AI 产品设计： 论文的研究结果揭示了移动端 LLM 部署的关键挑战和权衡， 帮助开发者在设计移动医疗 AI 产品时， 更好地选择模型、优化算法、 并充分考虑设备硬件限制和用户体验。 促进更高效、更普惠的医疗服务： 移动端 LLMs 的应用， 可以将先进的 AI 技术普及到更广泛的医疗场景， 例如， 基层医疗机构、 偏远地区、 家庭健康管理等， 提高医疗服务的效率和可及性， 实现更普惠的医疗服务。 推动移动设备厂商和 AI 模型厂商的合作： 论文的研究表明， 移动设备硬件和 AI 模型软件的协同优化， 对于提升移动端 LLMs 的性能至关重要。 这将促进移动设备厂商和 AI 模型厂商加强合作， 共同研发更高效、更智能的移动医疗 AI 解决方案。
移动端智能医疗助手 App： 基于移动端 LLMs， 开发面向医生和患者的智能医疗助手 App， 提供临床决策支持、 疾病风险评估、 健康咨询、 用药指导、 患者教育等服务。 例如， 辅助基层医生进行疾病诊断和治疗方案制定， 为患者提供个性化的健康管理建议。 可穿戴设备健康监测与预警系统： 将轻量级的 LLMs 部署到可穿戴设备 (如智能手表、 智能手环) 上， 结合传感器数据， 实现实时的健康监测和疾病预警。 例如， 监测老年人的心率、 血压、 睡眠质量等， 及时预警健康风险。 移动医疗教育与培训平台： 利用移动端 LLMs 的交互式对话能力， 开发移动医疗教育和培训平台， 为医学生和基层医生提供个性化的学习辅导和技能培训， 提高医疗教育的效率和质量。 针对特定疾病的移动健康管理解决方案： 针对慢性病 (如糖尿病、 高血压) 或常见病 (如感冒、 咳嗽) 等， 开发移动健康管理 App， 结合 LLMs 的智能问答和个性化推荐功能， 为患者提供疾病管理、 康复指导、 营养建议等服务， 提升患者的自我管理能力和生活质量。 移动端医疗 AI 芯片和加速器： 为了进一步提升移动端 LLMs 的性能和效率， 可以研发专门针对移动医疗 AI 应用的芯片和硬件加速器， 例如， 低功耗、 高性能的 AI 芯片， 用于加速模型推理和降低能耗。
4.3 工程师应该关注的方面
深入理解移动端 LLM 部署的技术挑战： 论文揭示了内存限制、 热限制、 计算效率等是移动端 LLM 部署的关键挑战。 工程师需要深入理解这些技术挑战， 并在实际开发中采取相应的技术方案进行应对。 掌握移动端 LLM 模型压缩和优化技术： 为了在资源受限的移动设备上运行 LLMs， 模型压缩和优化技术至关重要， 例如， 模型量化、 剪枝、 知识蒸馏、 轻量级模型架构设计等。 工程师需要学习和掌握这些技术， 并灵活应用到移动医疗 AI 应用开发中。 关注移动设备硬件性能和特性： 不同的移动设备硬件性能差异很大， 工程师需要充分了解不同设备的硬件特性 (如内存大小、 CPU/GPU 性能、 散热能力等)， 并根据设备特性选择合适的模型和优化策略， 以实现最佳的性能和用户体验。 重视用户隐私和数据安全： 医疗数据具有高度敏感性， 在移动医疗 AI 应用开发中， 用户隐私和数据安全是至关重要的。 工程师需要采用隐私保护技术 (如联邦学习、 差分隐私、 同态加密等)， 确保用户数据在移动设备上的安全存储和处理。 关注移动端 LLM 的医疗领域应用场景： 移动医疗领域有丰富的应用场景， 工程师需要深入了解医疗行业的业务流程和用户需求， 结合移动端 LLM 的技术特点， 创新性地开发有价值的移动医疗 AI 应用， 解决实际医疗问题， 提升医疗服务水平。 积极参与开源社区， 共同推动移动医疗 AI 发展： HealthBench 应用的开源， 体现了开放合作的精神。 工程师可以积极参与到开源社区中， 贡献代码、 分享经验、 共同推动移动医疗 AI 技术和应用的发展。
5. 未来研究方向与挑战：效率、隐私与个性化
进一步优化移动端 LLM 的效率： 未来的研究可以继续探索更高效的模型压缩和优化技术， 例如， 更先进的量化算法、 更紧凑的模型架构、 硬件加速器等， 以在移动设备上实现更高性能、 更低能耗的 LLM 推理。 探索更精细化的设备热管理策略： 论文的研究表明， 设备热状态对推理速度有显著影响。 未来可以研究更精细化的设备热管理策略， 例如， 动态调整模型推理参数、 智能调度计算资源、 优化散热设计等， 以提高移动设备在长时间运行 LLMs 时的性能稳定性。 研究面向真实医疗场景的 LLM 应用： 论文使用了 AMEGA benchmark 数据集进行评估， 但仍与真实医疗场景存在一定差距。 未来的研究应该更贴近真实医疗场景， 例如， 使用真实世界的患者就诊记录、 医生问诊数据、 医疗知识库等， 评估和优化移动端 LLMs 在实际医疗工作流程中的应用。 探索个性化和情境化的移动医疗 AI 服务： 未来的移动医疗 AI 应用， 应该更加注重个性化和情境化， 例如， 基于患者的个人健康数据、 生活习惯、 所处环境等， 提供个性化的健康建议和医疗服务。 这需要结合 LLMs 的自然语言理解和生成能力， 以及移动设备的传感器和定位能力。 加强移动端 LLM 的隐私保护技术研究： 移动医疗 AI 应用涉及大量的敏感健康数据， 隐私保护至关重要。 未来的研究应该加强移动端 LLM 的隐私保护技术研究， 例如， 联邦学习、 安全多方计算、 差分隐私等， 确保用户数据安全和隐私。 评估用户反馈在移动医疗 AI 系统中的作用： 论文的评估主要基于自动化的 benchmark 评分。 未来研究可以进一步探索用户反馈在移动医疗 AI 系统中的作用， 例如， 收集医生和患者对 LLM 回答的反馈， 用于模型迭代优化和性能提升。
超高效移动 AI 芯片： 投资研发新一代超高效移动 AI 芯片， 专门针对移动端 LLM 推理进行优化， 实现更低的功耗、 更高的性能和更小的体积。 移动端模型压缩和优化工具： 开发易用、 高效的移动端模型压缩和优化工具， 帮助开发者快速将云端 LLMs 转换为适合移动设备部署的轻量级模型。 隐私计算与移动 AI 融合技术： 投资研发隐私计算与移动 AI 融合技术， 例如， 基于联邦学习的移动端 LLM 微调平台， 基于安全多方计算的移动端医疗数据分析系统等， 满足移动医疗领域对数据隐私保护的迫切需求。 面向特定疾病的移动健康管理平台： 针对高发慢性病或常见病， 开发基于移动端 LLMs 的智能健康管理平台， 提供个性化的疾病风险评估、 健康指导、 康复支持等服务， 打造新的移动健康管理商业模式。 移动医疗教育 AI 产品： 投资开发基于移动端 LLMs 的智能医疗教育产品， 例如， 虚拟医学导师 App, 移动端医学知识库, 互动式医学案例学习平台等， 革新传统医疗教育模式， 提高医疗人才培养效率。
6. Critical Thinking 视角下的论文不足与缺失
测试设备的局限性： 论文主要使用了 iPhone 和 iPad 设备进行测试， 虽然覆盖了不同型号， 但仍然局限于 iOS 平台。 Android 设备在移动医疗领域也占有重要市场份额， 未来研究应扩展到 Android 平台， 以更全面地评估移动端 LLMs 的性能。 模型选择的代表性： 论文选择了 13 个开源 LLMs 进行评估， 但模型选择可能并非完全具有代表性。 例如， 一些商业闭源的移动端 LLMs (如 Google 的 Gemini Nano, 苹果设备的 On-Device Intelligence) 可能没有被纳入评估范围。 未来研究可以扩大模型范围， 并关注最新的移动端 LLM 技术进展。 AMEGA benchmark 的局限性： AMEGA benchmark 虽然是当前最先进的医疗临床推理 benchmark 数据集之一， 但仍然是基于模拟的临床案例， 与真实医疗场景存在差异。 评估结果可能在一定程度上受到 benchmark 数据集特性的影响。 未来研究应探索使用更贴近真实医疗场景的数据集进行评估， 例如， 真实患者的电子病历数据。 温度设置的调整： 论文为了解决温度为 0 时模型输出退化的问题， 将温度设置调整为 0.1。 虽然这可能提高了输出质量， 但也可能影响了评估结果的可比性， 因为 AMEGA benchmark 的原始评估方法建议使用温度为 0。 论文应该更详细地讨论温度设置调整对评估结果的影响。 人工评估的缺失： 论文的准确性评估主要依赖于 GPT-4o 模型的自动评估， 缺乏人工评估的参与。 自动评估虽然高效， 但可能无法完全捕捉到 LLM 回答的细微差别和临床价值。 未来研究可以引入一定程度的人工评估， 以更全面地评估 LLM 的医疗临床推理能力。 缺乏模型可解释性分析： 论文主要关注 LLMs 的性能指标， 但缺乏对模型推理过程和决策机制的可解释性分析。 在医疗领域， 模型的可解释性至关重要， 医生需要理解模型的推理过程， 才能信任和采纳模型的建议。 未来研究应加强移动端医疗 LLMs 的可解释性研究。
Bio-Medical 模型在 AMEGA benchmark 上表现不佳的原因： 论文推测是由于医学微调导致泛化能力下降。 但这种解释是否充分？ 是否还有其他原因？ 例如， Bio-Medical 模型是否更擅长其他类型的医疗任务？ Llama 3 系列模型在推理速度上的优势是否具有普遍性： 论文发现 Llama 3 系列模型在 MLX 框架下推理速度更快。 这种优势是否在其他框架或硬件平台上也成立？ 是否是 Llama 3 模型架构本身的特点？ 移动端 LLM 的长期性能稳定性： 论文的评估主要关注短期性能。 移动端 LLMs 在长时间、 高负载运行下的性能稳定性如何？ 是否会随着设备老化而衰减？ 这些问题需要长期跟踪和评估。
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