Rust-远程-1个月

项目编号：【35839】
基础架构选型：考虑采用 Transformer 架构作为模型的基础架构，因其在处理长序列文本数据方面具有优势，能够更好地捕捉医疗文本中的上下文信息，适应复杂的病情描述和医疗知识关联。
模型规模确定：根据项目的性能要求和数据量，初步确定模型的参数规模在 [具体参数数量] 左右，以确保模型有足够的表达能力来学习丰富的医疗知识和复杂的诊断模式，但同时也要考虑到训练成本和推理效率的平衡。
分层架构设计：设计多层的模型架构，包括输入层、编码层、注意力层、解码层等。输入层负责接收各种格式的医疗数据（文本、数值等）并进行预处理转换；编码层将输入数据进行特征编码；注意力层通过注意力机制聚焦于关键的医疗信息；解码层根据编码后的特征生成相应的诊断建议、治疗方案等输出结果。