論文の概要: GeneGPT: Augmenting Large Language Models with Domain Tools for Improved Access to Biomedical Information

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2304.09667v3
• Date: Tue, 16 May 2023 13:24:53 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-17 18:18:46.568945
• Title: GeneGPT: Augmenting Large Language Models with Domain Tools for Improved Access to Biomedical Information
• Title（参考訳）: GeneGPT: バイオメディカル情報へのアクセスを改善するためのドメインツールによる大規模言語モデルの拡張
• Authors: Qiao Jin, Yifan Yang, Qingyu Chen, Zhiyong Lu
• Abstract要約: 我々は,国立バイオテクノロジー情報センターの Web API を LLM に教える新しい方法である GeneGPT を提案する。 CodexにNCBI Web APIによるGeneTuringテストの解決を、テキスト内学習と拡張復号アルゴリズムにより促す。 GeneGPTは、平均スコア0.83のGeneTuringベンチマークの8つのタスクで最先端のパフォーマンスを達成する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 18.551792817140473
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have been successfully applied to various tasks, they still face challenges with hallucinations. Augmenting LLMs with domain-specific tools such as database utilities can facilitate easier and more precise access to specialized knowledge. In this paper, we present GeneGPT, a novel method for teaching LLMs to use the Web APIs of the National Center for Biotechnology Information (NCBI) for answering genomics questions. Specifically, we prompt Codex to solve the GeneTuring tests with NCBI Web APIs by in-context learning and an augmented decoding algorithm that can detect and execute API calls. Experimental results show that GeneGPT achieves state-of-the-art performance on eight tasks in the GeneTuring benchmark with an average score of 0.83, largely surpassing retrieval-augmented LLMs such as the new Bing (0.44), biomedical LLMs such as BioMedLM (0.08) and BioGPT (0.04), as well as GPT-3 (0.16) and ChatGPT (0.12). Our further analyses suggest that: (1) API demonstrations have good cross-task generalizability and are more useful than documentations for in-context learning; (2) GeneGPT can generalize to longer chains of API calls and answer multi-hop questions in GeneHop, a novel dataset introduced in this work; (3) Different types of errors are enriched in different tasks, providing valuable insights for future improvements.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は様々なタスクにうまく適用されているが、幻覚を伴う課題に直面している。 データベースユーティリティなどのドメイン固有のツールでLLMを拡張することで、専門知識へのより簡単かつ正確なアクセスが容易になる。 本稿では,国立バイオテクノロジー情報センター (NCBI) の Web API を利用した LLM 教育のための新しい手法である GeneGPT を提案する。 具体的には,NCBI Web APIを用いたGeneTuringテストのインコンテキスト学習と,APIコールの検出と実行が可能なデコードアルゴリズムにより,Codexに解決を促す。 実験の結果,GeneGPTは平均スコア0.83の8つのタスクにおいて,Bing (0.44), BioMedLM (0.08), BioGPT (0.04), GPT-3 (0.16), ChatGPT (0.12)などのバイオメディカルLLMをはるかに上回っている。 さらなる分析から,(1)apiのデモンストレーションはクロスタスクの汎用性が高く,文脈内学習のためのドキュメントよりも有用である。(2)genegptは,この作業で導入された新たなデータセットであるgenehopにおいて,api呼び出しの長いチェーンに一般化し,マルチホップの質問に答えることができる。

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