論文の概要: Large Language Models in Sport Science & Medicine: Opportunities, Risks and Considerations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.03851v1
• Date: Fri, 5 May 2023 21:20:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-05-09 19:15:52.042346
• Title: Large Language Models in Sport Science & Medicine: Opportunities, Risks and Considerations
• Title（参考訳）: スポーツ科学・医学における大規模言語モデル--機会・リスク・考察
• Authors: Mark Connor and Michael O'Neill
• Abstract要約: 本稿では,スポーツ科学・医学における大規模言語モデル(LLM)の利用の可能性,リスク,課題について考察する。 LLMは、スポーツ医療実践者の知識を支援し、強化する可能性があり、個人化されたトレーニングプログラムの推薦を行い、発展途上国の実践者に高品質な情報を配布する可能性がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195467
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: This paper explores the potential opportunities, risks, and challenges associated with the use of large language models (LLMs) in sports science and medicine. LLMs are large neural networks with transformer style architectures trained on vast amounts of textual data, and typically refined with human feedback. LLMs can perform a large range of natural language processing tasks. In sports science and medicine, LLMs have the potential to support and augment the knowledge of sports medicine practitioners, make recommendations for personalised training programs, and potentially distribute high-quality information to practitioners in developing countries. However, there are also potential risks associated with the use and development of LLMs, including biases in the dataset used to create the model, the risk of exposing confidential data, the risk of generating harmful output, and the need to align these models with human preferences through feedback. Further research is needed to fully understand the potential applications of LLMs in sports science and medicine and to ensure that their use is ethical and beneficial to athletes, clients, patients, practitioners, and the general public.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,スポーツ科学と医学における大規模言語モデル(llm)の利用に関する可能性,リスク,課題について考察する。 llmは、大量のテキストデータに基づいてトレーニングされたトランスフォーマースタイルのアーキテクチャを備えた、大規模なニューラルネットワークである。 LLMは様々な自然言語処理タスクを実行できる。 スポーツ科学や医学では、LLMはスポーツ医療実践者の知識を支援し、強化し、個人化されたトレーニングプログラムの推薦を行い、発展途上国の実践者に高品質な情報を配布する可能性がある。 しかし、LLMの使用と開発に関連する潜在的なリスクには、モデルを作成するために使用されるデータセットのバイアス、機密データを公開するリスク、有害な出力を生成するリスク、フィードバックを通じてこれらのモデルを人間の好みに合わせる必要性などが含まれる。 スポーツ科学や医学におけるLLMの潜在的な応用を十分に理解し、スポーツ選手、クライアント、患者、実践者、一般大衆にとって倫理的かつ有益であることを保証するためには、さらなる研究が必要である。

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