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/2303.14070v4
Date: Tue, 18 Apr 2023 18:54:29 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-04-20 16:51:59.808321
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: Yunxiang Li, Zihan Li, Kai Zhang, Ruilong Dan, You Zhang
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み出すことに顕著な成功を収めている。オンライン医療相談サイトから100万件の患者と物理学者の会話に基づいてChatDoctorモデルを微調整した。私たちはChatDoctorに自律的な知識検索機能を追加します。例えば、Wikipediaや、知識脳としての疾病データベースなどです。
参考スコア（独自算出の注目度）: 9.21028083930576
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 yet to be adapted for the medical domain, resulting in poor accuracy of responses and an inability to provide sound advice on medical diagnoses, medications, etc. To address this problem, we fine-tuned our ChatDoctor model based on 100k real-world patient-physician conversations from an online medical consultation site. Besides, we add autonomous knowledge retrieval capabilities to our ChatDoctor, for example, Wikipedia or a disease database as a knowledge brain. By fine-tuning the LLMs using these 100k patient-physician conversations, our model showed significant improvements in understanding patients' needs and providing informed advice. The autonomous ChatDoctor model based on Wikipedia and Database Brain can access real-time and authoritative information and answer patient questions based on this information, significantly improving the accuracy of the model's responses, which shows extraordinary potential for the medical field with a low tolerance for error. To facilitate the further development of dialogue models in the medical field, we make available all source code, datasets, and model weights 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、そのような言語モデルは、まだ医学領域に適応していないため、応答の精度は低く、医療診断や医薬品などに対する健全なアドバイスが得られていない。この問題に対処するために、オンライン医療相談サイトから100万件の現実世界の患者と物理学者の会話に基づいてChatDoctorモデルを微調整した。さらに、知識脳としてのWikipediaや病気データベースなど、ChatDoctorに自律的な知識検索機能を追加しています。この10万の患者と医師の会話を用いてllmを微調整することで,患者のニーズの理解とインフォームドアドバイスが大幅に向上した。 wikipediaとデータベース脳に基づく自律型チャットドクタモデルは、リアルタイムおよび権威ある情報にアクセスし、この情報に基づいて患者の質問に答えることができ、モデルの応答の精度が大幅に向上する。医療分野における対話モデルのさらなる開発を容易にするため、すべてのソースコード、データセット、モデルウェイトをhttps://github.com/Kent0n-Li/ChatDoctor.comで公開しています。

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