HiMed：激励医学大语言模型中的 Hindi 推理能力
计算与语言
2026-05-26 v1
摘要
医学大语言模型有望减少医疗差异，但Hindi语言严重缺乏代表性。尽管医学大语言模型在高资源语言中表现出色，但在Hindi语言（尤其是在印度医学系统中）的表现会显著下降。我们认为稳健的跨语言医学迁移需要Hindi推理能力。为此，我们引入HiMed，一个覆盖西方医学与印度医学的Hindi推理医学语料库和基准套件。我们进一步通过设计递减式支架奖励，构建HiMed-8B模型。大量实验表明，我们在Hindi医学推理性能上取得改进，并显著缩小了English-Hindi准确率差距。消融研究验证了每个训练阶段和奖励组件的贡献。所有数据和代码均已在GitHub上提供：https://github.com/FreedomIntelligence/HiMed。
引用
@article{arxiv.2605.24635,
title = {HiMed: Incentivizing Hindi Reasoning in Medical LLMs},
author = {Dingfeng Jiang and Han Yan and Chenze Ma and Amit Kumar Jaiswal and Ang Li and Yunxiang Jiang and Xinlei Xiong and Juhao Liang and Hongru Xiao and Xiang Li and Fan Bu and Jiale Han and Ruchir Gupta and Prayag Tiwari and Benyou Wang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2605.24635},
year = {2026}
}