論文の概要: MedAlpaca -- An Open-Source Collection of Medical Conversational AI Models and Training Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.08247v2
• Date: Wed, 4 Oct 2023 23:28:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-06 22:30:41.967099
• Title: MedAlpaca -- An Open-Source Collection of Medical Conversational AI Models and Training Data
• Title（参考訳）: MedAlpaca - 医療会話型AIモデルとトレーニングデータのオープンソースコレクション
• Authors: Tianyu Han and Lisa C. Adams and Jens-Michalis Papaioannou and Paul Grundmann and Tom Oberhauser and Alexander L\"oser and Daniel Truhn and Keno K. Bressem
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療、診断、患者医療、教育を改善するためのかなりの約束を持っている。 しかし、患者のプライバシを保護するために、オンプレミスでデプロイできるオープンソースモデルが緊急に必要である。 本稿では、160,000以上のエントリからなる革新的なデータセットについて紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.97474177100237
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) like OpenAI's GPT series continue to make strides, we witness the emergence of artificial intelligence applications in an ever-expanding range of fields. In medicine, these LLMs hold considerable promise for improving medical workflows, diagnostics, patient care, and education. Yet, there is an urgent need for open-source models that can be deployed on-premises to safeguard patient privacy. In our work, we present an innovative dataset consisting of over 160,000 entries, specifically crafted to fine-tune LLMs for effective medical applications. We investigate the impact of fine-tuning these datasets on publicly accessible pre-trained LLMs, and subsequently, we juxtapose the performance of pre-trained-only models against the fine-tuned models concerning the examinations that future medical doctors must pass to achieve certification.
• Abstract（参考訳）: openaiのgptシリーズのような大規模言語モデル(llm)が進歩を続けるにつれ、人工知能の応用がますます広範囲に及んだ。 医学では、これらのLSMは医療ワークフロー、診断、患者ケア、教育を改善するためのかなりの約束を持っている。 しかし、患者プライバシを保護するためにオンプレミスにデプロイできるオープンソースモデルが緊急に必要である。 本研究では,有効な医療応用のために,特にllmを微調整した16万以上のエントリからなる革新的なデータセットを提案する。 これらのデータセットの微調整が,事前学習されたllmに与える影響について検討し,その後,医師が認定に合格しなければならない検査に関する微調整モデルに対して,事前学習モデルの性能を比較検討した。

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