قارنت دراسة طرق ما بعد التدريب بما في ذلك الضبط الدقيق الخاضع للإشراف (SFT)، والتحسين المباشر للتفضيل (DPO)، وتحسين التفضيل بنسبة الأرجحية (ORPO)، والتحسين النسبي للسياسة الجماعية (GRPO) على نماذج لغوية صغيرة قائمة على Qwen لتوليد النصوص من البيانات الطبية الحيوية.
- تفوق النماذج اللغوية الصغيرة المحاذاة (SLMs) على النماذج المملوكة مثل GPT-5 في توليد نشرات عبوات الأدوية.
- يتفوق ORPO على الأساسيات القائمة على SFT في هذه المهمة المحددة.
- يحقق GRPO أكثر أداء متين عبر مجموعات البيانات بين طرق المحاذاة المختبرة وكذلك GPT-5.
تشير النتائج إلى أن النماذج اللغوية الصغيرة المحاذاة بعناية يمكنها تحقيق نتائج فائقة مقارنة بالبدائل المملوكة الأكبر حجماً لمهام الترجمة الطبية الحيوية المتخصصة.