QuarkMed Медицинская Фундаментальная Модель Технический Отчет

Обнаружено: Даже продвинутые медицинские LLM с многомесячным дообучением показывают ненадежную точность, когда работают только на собственной «памяти» — без доступа к внешним источникам. QuarkMed позволяет достигать медицинской точности (критически важной для диагностики), но только при условии использования RAG-пайплайна. Суть открытия: параметрическая память модели — это не база данных, а движок для рассуждений, который наиболее эффективен, когда ему предоставляют актуальный контекст. Вывод для пользователя: перестаньте ждать от LLM знания всех фактов — относитесь к ней как к гениальному стажеру, который блестяще анализирует, но не владеет вашими данными.