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摘要：随着大型语言模型（LLMs）的广泛应用，为了在实际应用中取得成功，详细了解它们在特定领域的知识变得至关重要。这在公共卫生领域尤为重要，因为无法检索到相关、准确且最新的信息可能会对英国居民产生重大影响。然而，目前关于LLMs对英国政府公共健康信息了解程度的研究还很少。为了解决这一问题，本文引入了一个新的基准测试集——PubHealthBench，该基准测试集包含通过自动化流程生成的超过8000个问题，用于评估LLMs在公共卫生查询中的多项选择题回答（MCQA）和自由形式回答能力。我们还发布了一个新的数据集，其中包含提取的英国政府公共健康指导文档，这些文档作为PubHealthBench的源文本。在PubHealthBench上对24个LLMs进行评估后，我们发现最新的私有LLMs（GPT-4.5、GPT-4.1和o1）具有高度的知识掌握度，在MCQA设置中的准确率超过90%，并且超过了仅使用搜索引擎进行粗略搜索的人类表现。然而，在自由形式回答设置中，所有模型的性能均有所下降，没有模型的得分超过75%。因此，尽管有迹象表明，最先进（SOTA）的LLMs作为公共卫生信息的来源正变得越来越准确，但在提供公共卫生主题的自由形式回答时，可能仍然需要额外的保障措施或工具。Huggingface链接：Paper page，论文链接：2505.06046

研究背景和目的

研究背景

随着大型语言模型（LLMs）技术的飞速发展，其在各个领域的应用日益广泛，包括医疗健康、公共政策、教育等。在公共健康领域，LLMs因其强大的自然语言处理能力，被寄予厚望能够改善公共健康信息的获取、分析和传播方式。然而，目前关于LLMs对英国政府公共健康信息掌握程度的研究相对较少，尤其是针对最新、最全面的公共健康指导文档的系统性评估更是匮乏。

公共健康指导是英国居民和专家做出个人、专业和临床决策的重要信息来源。随着LLMs的广泛应用，如何准确评估其对公共健康指导的理解和掌握程度，成为了一个亟待解决的问题。此外，由于公共健康指导经常更新，且不同机构和地区发布的指导可能存在差异，这对LLMs系统准确掌握最新、最全面的公共健康信息构成了挑战。

研究目的

本研究旨在通过构建一个新的基准测试集（PubHealthBench），系统评估LLMs对英国政府公共健康信息的掌握程度。具体研究目的包括：

1. 构建全面的基准测试集：收集并整理英国政府发布的公共健康指导文档，构建一个包含超过8000个问题的基准测试集，涵盖选择题（MCQA）和自由形式回答两种形式，以全面评估LLMs在公共健康领域的表现。
2. 评估多种LLMs：在PubHealthBench上评估24种不同的LLMs，包括最新的私有模型和开源模型，以了解它们在公共健康信息掌握方面的差异和优劣。
3. 分析模型性能：通过详细分析模型在不同类型问题（如按主题分类、按受众分类）上的表现，揭示LLMs在公共健康信息掌握方面的优势和不足。
4. 提供实践指导：基于评估结果，为公共健康领域LLMs的应用提供实践指导，帮助决策者了解何时以及如何安全地使用LLMs来获取公共健康信息。

研究方法

数据收集与预处理

研究团队从英国政府网站（gov.uk）上收集了超过1000份公共健康指导文档，涵盖了HTML和PDF两种格式。通过预处理和分块技术，将这些文档转换为适合生成MCQA问题的文本块。PDF文档的处理尤为复杂，研究团队采用了两阶段管道方法，结合GPT-4o-mini vision LLM进行文本提取和格式转换。

问题生成

利用Llama-3.3-70bn-Instruct模型，研究团队为每个文本块生成了两个MCQA问题，每个问题包含一个正确答案选项和六个错误干扰选项。通过链式思考（Chain of Thought, CoT）提示和JSON格式输出，确保生成的问题格式统一且易于处理。

自动化错误检测与采样

为了确保基准测试集的质量，研究团队采用LLMs对生成的问题进行自动化错误检测。通过构建一个包含五类常见错误的分类体系，并利用Llama-3-70bn-Instruct模型进行初步筛选，将错误率从约16%降低至约8%。最终，研究团队保留了约8090个MCQA问题，构成了PubHealthBench基准测试集。

人工专家质量保证

为了进一步确保基准测试集的质量，研究团队邀请了人类专家对随机抽取的800个问题进行人工审核。通过两轮审核流程，评估了问题的有效性和答案选项的合理性，并据此对基准测试集进行了微调。

模型评估

研究团队在PubHealthBench上评估了24种不同的LLMs，包括GPT-4.5、o1、Gemini-2.0-Flash等最新私有模型，以及Phi-4、Command-R等开源模型。评估过程中采用了零样本提示（zero-shot prompting）方法，并模拟了真实世界中用户与聊天机器人交互的场景，禁止模型访问外部工具或信息库。对于自由形式回答部分，研究团队利用GPT-4o-Mini作为评判者（Judge LLM），根据原始文本和正确答案对模型的回答进行二分类评估。

研究结果

MCQA基准测试结果

在MCQA基准测试中，最新的私有模型（如GPT-4.5、o1）表现出色，准确率均超过90%，甚至超过了人类基准线（88%）。这些模型在各个主题领域和受众群体上的表现均较为稳定，显示出对公共健康信息的全面掌握。相比之下，开源模型虽然也表现出一定的知识掌握程度，但整体准确率较低，多数模型准确率在75%-85%之间。

自由形式回答基准测试结果

在自由形式回答基准测试中，所有模型的性能均出现显著下降，最高准确率仅为74%（o1模型）。这表明，在没有选项提示的情况下，模型需要更强的回忆和推理能力来准确回答公共健康问题。此外，研究还发现，推理模型（如o1、o3-Mini）在自由形式回答中的表现相对较好，这可能与它们在处理复杂任务时的优势有关。

模型性能差异分析

通过进一步分析模型在不同类型问题上的表现，研究团队发现，模型在公共健康指导面向普通公众的部分表现最好，而在面向临床和专业人员的部分表现相对较差。这可能与公共健康指导面向不同受众群体的复杂性和专业性有关。此外，研究还发现，较小的开源模型在生成自由形式回答时更容易出现幻觉（hallucination），即生成与原始文本不一致的信息。

研究局限

尽管本研究在评估LLMs对英国政府公共健康信息掌握程度方面取得了显著进展，但仍存在以下局限性：

1. 数据覆盖范围有限：本研究仅涵盖了英国政府发布的公共健康指导文档，且主要关注英语语言文档。这可能导致评估结果在其他国家或语言环境下的适用性受限。
2. 问题类型单一：本研究主要采用了MCQA和自由形式回答两种问题类型进行评估，可能无法全面反映LLMs在公共健康领域的实际应用能力。未来研究可以考虑引入更多类型的问题（如多轮对话、图像问题等）以更全面地评估模型性能。
3. 评判者模型局限性：本研究采用GPT-4o-Mini作为评判者模型对自由形式回答进行评估，尽管该模型在评估过程中表现出色，但仍可能存在一定的主观性和误差。未来研究可以考虑采用更客观、更全面的评估方法（如人工审核与自动评估相结合）来提高评估结果的准确性。
4. 模型更新与维护：由于公共健康指导经常更新，LLMs需要定期重新训练以保持对最新信息的掌握。然而，本研究并未涉及模型更新与维护方面的内容，未来研究可以进一步探讨如何有效地更新和维护LLMs以适应不断变化的公共健康信息环境。

未来研究方向

基于本研究的发现和局限性，未来研究可以在以下几个方面展开：

1. 拓展数据覆盖范围：收集更多国家或地区的公共健康指导文档，并考虑多语言环境下的评估，以提高评估结果的普适性和国际比较性。
2. 引入更多问题类型：设计更多类型的问题（如多轮对话、图像问题、情境模拟等）以更全面地评估LLMs在公共健康领域的实际应用能力。
3. 优化评判者模型：探索更客观、更全面的评估方法（如结合人工审核与自动评估）以提高自由形式回答评估的准确性。同时，可以考虑开发专门的评判者模型以适应不同类型问题的评估需求。
4. 研究模型更新与维护机制：探讨如何有效地更新和维护LLMs以适应不断变化的公共健康信息环境。这可能涉及定期重新训练模型、引入增量学习技术或开发自适应学习机制等方面的研究。
5. 关注模型偏见与伦理问题：深入研究LLMs在公共健康领域应用中可能存在的偏见和伦理问题（如信息准确性、隐私保护、责任归属等），并提出相应的解决方案和应对策略。

综上所述，本研究通过构建PubHealthBench基准测试集，系统评估了LLMs对英国政府公共健康信息的掌握程度，并揭示了模型在公共健康领域的优势和不足。未来研究可以在拓展数据覆盖范围、引入更多问题类型、优化评判者模型、研究模型更新与维护机制以及关注模型偏见与伦理问题等方面展开，以推动LLMs在公共健康领域的进一步发展和应用。