Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models Encode Clinical Knowledge

論文の概要: Large Language Models Encode Clinical Knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2212.13138v1
Date: Mon, 26 Dec 2022 14:28:24 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-27 14:26:26.499882
Title: Large Language Models Encode Clinical Knowledge
Title（参考訳）: 臨床知識をエンコードした大規模言語モデル
Authors: Karan Singhal, Shekoofeh Azizi, Tao Tu, S. Sara Mahdavi, Jason Wei, Hyung Won Chung, Nathan Scales, Ajay Tanwani, Heather Cole-Lewis, Stephen Pfohl, Perry Payne, Martin Seneviratne, Paul Gamble, Chris Kelly, Nathaneal Scharli, Aakanksha Chowdhery, Philip Mansfield, Blaise Aguera y Arcas, Dale Webster, Greg S. Corrado, Yossi Matias, Katherine Chou, Juraj Gottweis, Nenad Tomasev, Yun Liu, Alvin Rajkomar, Joelle Barral, Christopher Semturs, Alan Karthikesalingam, Vivek Natarajan
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、自然言語の理解と生成において印象的な能力を示している。本稿では, 現実性, 正確性, 潜在的害, バイアスを含む複数の軸に沿ったモデル回答の人為的評価のための枠組みを提案する。本研究は,モデル尺度とインストラクション・インシデント・チューニングにより,理解,知識の想起,医学的推論が向上することを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 21.630872464930587
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) have demonstrated impressive capabilities in natural language understanding and generation, but the quality bar for medical and clinical applications is high. Today, attempts to assess models' clinical knowledge typically rely on automated evaluations on limited benchmarks. There is no standard to evaluate model predictions and reasoning across a breadth of tasks. To address this, we present MultiMedQA, a benchmark combining six existing open question answering datasets spanning professional medical exams, research, and consumer queries; and HealthSearchQA, a new free-response dataset of medical questions searched online. We propose a framework for human evaluation of model answers along multiple axes including factuality, precision, possible harm, and bias. In addition, we evaluate PaLM (a 540-billion parameter LLM) and its instruction-tuned variant, Flan-PaLM, on MultiMedQA. Using a combination of prompting strategies, Flan-PaLM achieves state-of-the-art accuracy on every MultiMedQA multiple-choice dataset (MedQA, MedMCQA, PubMedQA, MMLU clinical topics), including 67.6% accuracy on MedQA (US Medical License Exam questions), surpassing prior state-of-the-art by over 17%. However, human evaluation reveals key gaps in Flan-PaLM responses. To resolve this we introduce instruction prompt tuning, a parameter-efficient approach for aligning LLMs to new domains using a few exemplars. The resulting model, Med-PaLM, performs encouragingly, but remains inferior to clinicians. We show that comprehension, recall of knowledge, and medical reasoning improve with model scale and instruction prompt tuning, suggesting the potential utility of LLMs in medicine. Our human evaluations reveal important limitations of today's models, reinforcing the importance of both evaluation frameworks and method development in creating safe, helpful LLM models for clinical applications.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLM) は, 自然言語の理解と生成において顕著な能力を示したが, 医療・臨床応用における品質基準は高い。今日では、モデルの臨床知識を評価する試みは、通常は限られたベンチマークによる自動評価に依存している。さまざまなタスクにわたってモデル予測や推論を評価する標準はありません。これを解決するために、専門家の診察、研究、消費者の問い合わせにまたがる6つの既存のオープンな質問応答データセットを組み合わせたベンチマークであるMultiMedQAと、オンラインで検索された新しい無料の医療質問データセットであるHealthSearchQAを紹介する。本稿では, 現実性, 正確性, 潜在的害, バイアスを含む複数の軸に沿ったモデル回答の人為的評価のための枠組みを提案する。さらに,MultiMedQA 上で PaLM (540ビリオンパラメータ LLM) と命令調整型 Flan-PaLM の評価を行った。 flan-palmはプロンプト戦略を組み合わせることで、medqa、medmcqa、pubmedqa、mmlu臨床トピックのすべてのマルチメダカマルチチョイスデータセットにおいて最先端の精度を実現し、67.6%のmedqa(us medical license examination question)の精度を17%以上向上させた。しかしながら、人間の評価はFlan-PaLM応答における重要なギャップを明らかにする。これを解決するために,いくつかの例を用いてLLMを新しい領域に整列するパラメータ効率の手法である命令プロンプトチューニングを導入する。結果として得られたモデルであるMed-PaLMは、積極的に行動するが、臨床医には劣っている。モデルスケールとインストラクション・プロンプト・チューニングにより理解,知識のリコール,医学的推論が改善し,医学におけるllmの潜在的有用性が示唆された。臨床応用のための安全で有用なllmモデルの作成において,評価フレームワークと手法開発の両方の重要性を補強し,今日のモデルの重要な限界を明らかにする。

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