Fugu-MT 論文翻訳(概要): Enhancing Small Medical Learners with Privacy-preserving Contextual Prompting

論文の概要: Enhancing Small Medical Learners with Privacy-preserving Contextual Prompting

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.12723v1
Date: Mon, 22 May 2023 05:14:38 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2023-05-23 18:18:06.319951
Title: Enhancing Small Medical Learners with Privacy-preserving Contextual Prompting
Title（参考訳）: プライバシ保護型コンテキストプロンプトによる小規模医学学習者の育成
Authors: Xinlu Zhang, Shiyang Li, Xianjun Yang, Chenxin Tian, Yao Qin, Linda Ruth Petzold
Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの専門知識を活用して,プライバシ制限シナリオ下での医療タスクにおけるSLM性能を向上させる手法を提案する。具体的には、医療データからキーワードを抽出し、LLMに医療知識集約的なコンテキストを生成することで、患者のプライバシ問題を緩和する。本手法は,3つの医療知識集約タスクにおいて,数ショットとフルトレーニングの双方において,パフォーマンスを著しく向上させる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 3.79311924442589
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large language models (LLMs) demonstrate remarkable medical expertise, but data privacy concerns impede their direct use in healthcare environments. Although offering improved data privacy protection, domain-specific small language models (SLMs) often underperform LLMs, emphasizing the need for methods that reduce this performance gap while alleviating privacy concerns. In this paper, we present a simple yet effective method that harnesses LLMs' medical proficiency to boost SLM performance in medical tasks under privacy-restricted scenarios. Specifically, we mitigate patient privacy issues by extracting keywords from medical data and prompting the LLM to generate a medical knowledge-intensive context by simulating clinicians' thought processes. This context serves as additional input for SLMs, augmenting their decision-making capabilities. Our method significantly enhances performance in both few-shot and full training settings across three medical knowledge-intensive tasks, achieving up to a 22.57% increase in absolute accuracy compared to SLM fine-tuning without context, and sets new state-of-the-art results in two medical tasks within privacy-restricted scenarios. Further out-of-domain testing and experiments in two general domain datasets showcase its generalizability and broad applicability.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、優れた医療技術を示すが、データのプライバシーに関する懸念は、医療環境における彼らの直接的な使用を妨げる。データプライバシ保護が改善されたが、ドメイン特化小言語モデル(slms)はしばしばllmを過小評価しており、プライバシの懸念を緩和しながらこのパフォーマンスギャップを軽減する方法の必要性を強調している。本稿では, LLMの医療能力を利用して, プライバシ制限シナリオ下での医療作業におけるSLMの性能向上を図る。具体的には,医療データからキーワードを抽出して患者のプライバシー問題を緩和し,臨床医の思考過程をシミュレートして医療知識集約的なコンテキストを生成する。このコンテキストは、SLMのさらなるインプットとして機能し、意思決定能力を増強します。本手法は,3つの医学的知識集約型タスクにおいて,ショットとフルトレーニングの両方のパフォーマンスを著しく向上させ,文脈のないSLMファインタニングに比べて最大22.57%の精度向上を実現し,プライバシ制約のあるシナリオにおける2つの医学的タスクに新たな最先端結果を設定する。ドメイン外のテストと2つの一般的なドメインデータセットの実験は、その一般化性と幅広い適用性を示している。

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