Fugu-MT 論文翻訳(概要): ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge

論文の概要: ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2303.14070v1
Date: Fri, 24 Mar 2023 15:29:16 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-03-27 14:01:04.952730
Title: ChatDoctor: A Medical Chat Model Fine-tuned on LLaMA Model using Medical Domain Knowledge
Title（参考訳）: ChatDoctor:医学領域知識を用いたLLaMAモデルに基づく医用チャットモデル
Authors: Li Yunxiang, Li Zihan, Zhang Kai, Dan Ruilong, Zhang You
Abstract要約: 一般領域の大規模言語モデル(LLM)は、指示に従うことや、人間のような反応を生成することに顕著な成功を収めている。我々は,700以上の疾患とその症状を収集し,薬剤を推奨し,医療検査を必要とし,医師と患者との会話を5万件生成した。医療分野における対話モデルの開発を進めるため、すべてのソースコード、データセット、モデルウェイトを公開します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Recent large language models (LLMs) in the general domain, such as ChatGPT, have shown remarkable success in following instructions and producing human-like responses. However, such language models have not been learned individually and carefully for the medical domain, resulting in poor diagnostic accuracy and inability to give correct recommendations for medical diagnosis, medications, etc. To address this issue, we collected more than 700 diseases and their corresponding symptoms, recommended medications, and required medical tests, and then generated 5K doctor-patient conversations. By fine-tuning models of doctor-patient conversations, these models emerge with great potential to understand patients' needs, provide informed advice, and offer valuable assistance in a variety of medical-related fields. The integration of these advanced language models into healthcare can revolutionize the way healthcare professionals and patients communicate, ultimately improving the overall quality of care and patient outcomes. In addition, we will open all source code, datasets and model weights to advance the further development of dialogue models in the medical field. In addition, the training data, code, and weights of this project are available at: https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor.
Abstract（参考訳）: ChatGPTのような一般領域における最近の大規模言語モデル(LLM)は、指示に従うことや、人間のような反応を生み出すことに顕著な成功を収めている。しかし、これらの言語モデルは医療領域で個別に注意深く学習されておらず、診断の正確性が低く、医療診断や医薬品などの適切な推奨ができない。この問題に対処するために,700以上の疾患とその症状,推奨薬,必要な医療検査を収集し,医師と患者の会話を5k以上生成した。医師と患者の会話の微調整モデルにより、これらのモデルは患者のニーズを理解し、アドバイスを提供し、様々な医療関連分野に有用な支援を提供する大きな可能性を持つ。これらの先進的な言語モデルのヘルスケアへの統合は、医療専門家と患者がコミュニケーションする方法に革命をもたらし、最終的にケアの全体的な品質と患者の結果を改善する。さらに、医療分野における対話モデルのさらなる発展を進めるために、すべてのソースコード、データセット、モデルの重み付けを開放する。さらに、このプロジェクトのトレーニングデータ、コード、重み付けは、https://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor.comで入手できる。

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