Google Gemini доказывает, что ИИ может быть лучшим тренером, чем люди (in this futuristic 3d render a person sleeps peace ymdtqyiztxe5tn0r8kiiqg l4sasguaqsc4wvbcb7va q transformed.jpeg)

Google Gemini уже через шесть месяцев демонстрирует впечатляющие возможности в области безопасности, кодирования, отладки и других сфер, хотя и имеет свои ограничения. Теперь эта крупная языковая модель (LLM) превосходит людей в рекомендациях по сну и фитнесу.

Исследователи Google представили Персональную крупную языковую модель здоровья (PH-LLM), версию Gemini, специально настроенную для понимания и анализа временных рядов данных о личном здоровье, полученных с носимых устройств, таких как смарт-часы и мониторы сердечного ритма. В экспериментах модель отвечала на вопросы и делала прогнозы заметно лучше экспертов с многолетним опытом в области здоровья и фитнеса.

Google Gemini — это крупная языковая модель, которая всего за шесть месяцев существования успела проявить себя во многих областях, включая безопасность, кодирование и отладку. Теперь же она демонстрирует выдающиеся способности в области рекомендаций по сну и фитнесу, превосходя даже опытных экспертов.


Google Gemini: Новые возможности в сфере здоровья

Что такое Google Gemini?

Google Gemini — это передовая языковая модель, разработанная для различных применений, включая анализ данных и предоставление рекомендаций в области здоровья.

Разработка PH-LLM

PH-LLM (Personal Health Large Language Model) — это специализированная версия Google Gemini, разработанная для анализа данных о здоровье с носимых устройств. Она была создана для предоставления точных и персонализированных рекомендаций.

Рекомендации по сну и фитнесу

Интеграция данных с носимых устройств

PH-LLM анализирует данные, полученные с носимых устройств, таких как смарт-часы и мониторы сердечного ритма, и использует их для создания персонализированных рекомендаций по сну и фитнесу.

Тестирование и результаты

Модель PH-LLM прошла тестирование на множестве реальных сценариев и показала результаты, превосходящие результаты опытных специалистов в области сна и фитнеса.


Примеры рекомендаций PH-LLM

Советы по улучшению сна

PH-LLM может анализировать данные о сне и предоставлять полезные советы, такие как поддержание прохладной и темной среды в спальне, избегание дневного сна и соблюдение регулярного графика сна.

Рекомендации по фитнесу

На основе данных о физической активности, сна и других показателей здоровья, PH-LLM предлагает рекомендации по интенсивности тренировок и другим аспектам фитнеса.

Хотя PH-LLM уже демонстрирует впечатляющие результаты, исследователи признают, что впереди еще много работы для улучшения надежности и безопасности модели в приложениях для личного здоровья. Тем не менее, текущие достижения модели являются важным шагом на пути к предоставлению персонализированных рекомендаций, помогающих людям достигать своих целей в области здоровья.


Часто задаваемые вопросы

  • Как Google Gemini анализирует данные с носимых устройств? Модель PH-LLM использует данные с носимых устройств, таких как смарт-часы, для анализа и предоставления персонализированных рекомендаций по здоровью.
  • Какие данные используются для анализа сна? Модель анализирует такие данные, как продолжительность сна, частота сердечных сокращений, вариабельность сердечного ритма и другие параметры, чтобы предоставить рекомендации по улучшению сна.
  • Насколько точны рекомендации PH-LLM? В тестах PH-LLM показала результаты, превосходящие результаты опытных экспертов в области сна и фитнеса.
  • Какие носимые устройства поддерживаются? PH-LLM поддерживает анализ данных с различных носимых устройств, включая смарт-часы и мониторы сердечного ритма.
  • Можно ли доверять рекомендациям PH-LLM? Хотя модель показывает высокую точность, исследователи рекомендуют продолжать оценку и улучшение модели для обеспечения максимальной надежности.
  • Что дальше для PH-LLM? Исследователи планируют продолжить работу над улучшением модели, чтобы она могла предоставлять еще более точные и безопасные рекомендации в области здоровья и фитнеса.
Подписаться
Уведомить о
0 комментариев
Межтекстовые Отзывы
Посмотреть все комментарии