論文の概要: DoctorGLM: Fine-tuning your Chinese Doctor is not a Herculean Task

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.01097v2
• Date: Mon, 17 Apr 2023 17:06:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-04-18 20:16:59.942549
• Title: DoctorGLM: Fine-tuning your Chinese Doctor is not a Herculean Task
• Title（参考訳）: doctorglm:中国の医師の微調整はハーキュリアンの仕事ではない
• Authors: Honglin Xiong, Sheng Wang, Yitao Zhu, Zihao Zhao, Yuxiao Liu, Linlin Huang, Qian Wang, Dinggang Shen
• Abstract要約: 大きな言語モデル (LLM) は一般的に英語でより良く機能し、医学領域のために明示的に訓練されていない。 我々は、ChatGPTの助けを借りて中国語の医療対話のデータベースを収集し、容易に展開可能なLSMを訓練するためのいくつかの手法を採用した。 DoctorGLMは現在、アーリーステージのエンジニアリングの試みであり、様々な誤りを含んでいる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.21600465230548
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The recent progress of large language models (LLMs), including ChatGPT and GPT-4, in comprehending and responding to human instructions has been remarkable. Nevertheless, these models typically perform better in English and have not been explicitly trained for the medical domain, resulting in suboptimal precision in diagnoses, drug recommendations, and other medical advice. Additionally, training and deploying a dialogue model is still believed to be impossible for hospitals, hindering the promotion of LLMs. To tackle these challenges, we have collected databases of medical dialogues in Chinese with ChatGPT's help and adopted several techniques to train an easy-deploy LLM. Remarkably, we were able to fine-tune the ChatGLM-6B on a single A100 80G in 13 hours, which means having a healthcare-purpose LLM can be very affordable. DoctorGLM is currently an early-stage engineering attempt and contain various mistakes. We are sharing it with the broader community to invite feedback and suggestions to improve its healthcare-focused capabilities: https://github.com/xionghonglin/DoctorGLM.
• Abstract（参考訳）: chatgptやgpt-4を含む大規模言語モデル(llm)の最近の進歩は、人間の指示に対する理解と応答において顕著である。 にもかかわらず、これらのモデルは英語でよく機能し、医学領域で明示的に訓練されていないため、診断、医薬品の推奨、その他の医療アドバイスにおいて最適でない精度をもたらす。 加えて、対話モデルの訓練と展開は、まだ病院にとって不可能であると考えられており、LLMの推進を妨げる。 これらの課題に対処するため,我々はchatgptの助けを借りて,中国語の医療対話データベースを収集し,容易に展開できるllmの訓練手法をいくつか採用した。 注目すべきは、ChatGLM-6Bを1台のA100 80Gで13時間で微調整できたことです。 DoctorGLMは現在、様々な誤りを含む初期段階のエンジニアリングの試みである。 私たちは、医療に焦点を当てた機能を改善するためのフィードバックや提案を広くコミュニティと共有しています。

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