論文の概要: RadAdapt: Radiology Report Summarization via Lightweight Domain
Adaptation of Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.01146v2
- Date: Sat, 17 Jun 2023 13:17:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-22 02:44:11.935058
- Title: RadAdapt: Radiology Report Summarization via Lightweight Domain
Adaptation of Large Language Models
- Title（参考訳）: RadAdapt: 大規模言語モデルの軽量ドメイン適応による要約
- Authors: Dave Van Veen, Cara Van Uden, Maayane Attias, Anuj Pareek, Christian
Bluethgen, Malgorzata Polacin, Wah Chiu, Jean-Benoit Delbrouck, Juan Manuel
Zambrano Chaves, Curtis P. Langlotz, Akshay S. Chaudhari, John Pauly
- Abstract要約: 我々は,Radiology Report summarization (RRS) の課題に対して,大規模言語モデルを適応するための戦略を体系的に検討する。
具体的には、プレトレーニング(自然言語、バイオメディカルテキスト、臨床テキスト)と離散的なプロンプトやパラメータ効率の微調整によるドメイン適応に焦点を当てる。
本研究は,臨床テキストの事前学習とRSサンプルの微調整により,タスクに最大限適応することで,継続的に最高のパフォーマンスを達成している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.756640057195876
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We systematically investigate lightweight strategies to adapt large language
models (LLMs) for the task of radiology report summarization (RRS).
Specifically, we focus on domain adaptation via pretraining (on natural
language, biomedical text, or clinical text) and via discrete prompting or
parameter-efficient fine-tuning. Our results consistently achieve best
performance by maximally adapting to the task via pretraining on clinical text
and fine-tuning on RRS examples. Importantly, this method fine-tunes a mere
0.32% of parameters throughout the model, in contrast to end-to-end fine-tuning
(100% of parameters). Additionally, we study the effect of in-context examples
and out-of-distribution (OOD) training before concluding with a radiologist
reader study and qualitative analysis. Our findings highlight the importance of
domain adaptation in RRS and provide valuable insights toward developing
effective natural language processing solutions for clinical tasks.
- Abstract（参考訳）: 本研究は,Radiology Report summarization (RRS) の課題に対して,大規模言語モデル(LLM)を適応するための軽量戦略を体系的に検討する。
具体的には、プレトレーニング(自然言語、バイオメディカルテキスト、臨床テキスト)と離散的なプロンプトやパラメータ効率の微調整によるドメイン適応に焦点を当てる。
臨床テキストの事前学習とrrsサンプルの微調整によって,タスクに最大限に適応することで,一貫して最高のパフォーマンスを達成できた。
重要なことに、この方法は、エンドツーエンドの微調整(パラメータの100%)とは対照的に、モデル全体のパラメータの0.32%しか微調整しない。
さらに, 放射線学読者による研究と定性分析を結論付ける前に, 文脈内実例とアウト・オブ・ディストリビューション(OOD)訓練の効果について検討した。
本研究は、RSにおけるドメイン適応の重要性を強調し、臨床業務に有効な自然言語処理ソリューションを開発するための貴重な洞察を提供する。
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