論文の概要: GenSpectrum Chat: Data Exploration in Public Health Using Large Language
Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.13821v1
- Date: Tue, 23 May 2023 08:43:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-24 17:46:26.354730
- Title: GenSpectrum Chat: Data Exploration in Public Health Using Large Language
Models
- Title（参考訳）: GenSpectrum Chat: 大規模言語モデルを用いた公衆衛生におけるデータ探索
- Authors: Chaoran Chen, Tanja Stadler
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックは、疫学的データを容易にアクセスし、探索可能にすることの重要性を強調した。
我々は、GPT-4を基盤となる大規模言語モデル(LLM)として、SARS-CoV-2ゲノムシークエンシングデータを調べる「GenSpectrum Chat」を開発した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.9823962001574187
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Introduction: The COVID-19 pandemic highlighted the importance of making
epidemiological data and scientific insights easily accessible and explorable
for public health agencies, the general public, and researchers.
State-of-the-art approaches for sharing data and insights included regularly
updated reports and web dashboards. However, they face a trade-off between the
simplicity and flexibility of data exploration. With the capabilities of recent
large language models (LLMs) such as GPT-4, this trade-off can be overcome.
Results: We developed the chatbot "GenSpectrum Chat"
(https://cov-spectrum.org/chat) which uses GPT-4 as the underlying large
language model (LLM) to explore SARS-CoV-2 genomic sequencing data. Out of 500
inputs from real-world users, the chatbot provided a correct answer for 453
prompts; an incorrect answer for 13 prompts, and no answer although the
question was within scope for 34 prompts. We also tested the chatbot with
inputs from 10 different languages, and despite being provided solely with
English instructions and examples, it successfully processed prompts in all
tested languages.
Conclusion: LLMs enable new ways of interacting with information systems. In
the field of public health, GenSpectrum Chat can facilitate the analysis of
real-time pathogen genomic data. With our chatbot supporting interactive
exploration in different languages, we envision quick and direct access to the
latest evidence for policymakers around the world.
- Abstract（参考訳）: 導入:新型コロナウイルス(COVID-19)パンデミックは、公衆衛生機関や一般市民、研究者にとって、疫学的データや科学的知見を容易に入手し、探索できることの重要性を強調した。
データと洞察を共有するための最先端のアプローチには、定期的に更新されたレポートとWebダッシュボードが含まれる。
しかし、データ探索の単純さと柔軟性の間にはトレードオフがある。
GPT-4のような最近の大規模言語モデル(LLM)の能力により、このトレードオフは克服できる。
結果:sars-cov-2ゲノムシーケンシングデータを探索するためにgpt-4を基礎とするチャットボット「genspectrum chat」(https://cov-spectrum.org/chat)を開発した。
現実世界のユーザーから500件のインプットのうち、チャットボットは453件のプロンプトに対して正しい回答を提供し、13件のプロンプトに対する誤った回答と34件のプロンプトの範囲内であったにもかかわらず、答えは得られなかった。
また、このチャットボットを10の異なる言語からのインプットでテストし、英語の指示や例のみを提供するにもかかわらず、すべてのテスト言語でプロンプトの処理に成功した。
結論: LLMは情報システムと対話する新しい方法を可能にする。
公衆衛生の分野では、GenSpectrum Chatはリアルタイム病原体ゲノムデータの解析を容易にする。
私たちのチャットボットはさまざまな言語でのインタラクティブな探索をサポートしており、世界中の政策立案者のための最新の証拠に素早く直接アクセスできることを想定しています。
関連論文リスト
- In Generative AI we Trust: Can Chatbots Effectively Verify Political
Information? [39.58317527488534]
本稿では,2つの大規模言語モデル(LLM)ベースのチャットボットであるChatGPTとBing Chatの比較分析を行い,政治的情報の正確性を検出する。
AI監査手法を使用して、新型コロナウイルス、ロシアによるウクライナに対する攻撃、ホロコースト、気候変動、LGBTQ+関連の議論の5つのトピックについて、チャットボットが真、偽、および境界線をどう評価するかを調査する。
その結果, ベースライン精度評価タスクにおけるChatGPTの性能が向上し, 72%のケースが事前学習なしで言語平均で正しく評価された。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-12-20T15:17:03Z) - Comprehensive Assessment of Toxicity in ChatGPT [49.71090497696024]
本研究は,ChatGPTの毒性を指導調整データセットを用いて評価する。
創作作業のプロンプトは 有害な反応を 引き起こす確率が 2倍になる
初期の研究で設計された、故意に有害なプロンプトは、もはや有害な反応を生じさせない。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-11-03T14:37:53Z) - Performance of ChatGPT on USMLE: Unlocking the Potential of Large
Language Models for AI-Assisted Medical Education [0.0]
本研究は,ChatGPTが複雑な医学的および臨床的な疑問に答える上で,いかに信頼性が高いかを検討した。
本研究は2方向ANOVAとポストホック解析を用いて得られた結果について検討した。
ChatGPTによる回答は、通常のGoogle検索結果よりもコンテキスト指向であることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-30T19:53:23Z) - XrayGPT: Chest Radiographs Summarization using Medical Vision-Language
Models [60.437091462613544]
我々は,会話型医療ビジョン言語モデルであるXrayGPTを紹介する。
胸部X線写真に関するオープンエンドの質問を分析し、答えることができる。
自由テキストラジオグラフィーレポートから217kの対話的かつ高品質な要約を生成する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-13T17:59:59Z) - LLaVA-Med: Training a Large Language-and-Vision Assistant for
Biomedicine in One Day [85.19963303642427]
本稿では,バイオメディカルイメージのオープンな研究課題に答えられる視覚言語対話アシスタントを訓練するための費用効率のよいアプローチを提案する。
モデルはまず、フィギュア・キャプションのペアを使ってバイオメディカル・ボキャブラリをアライメントし、その後、オープンエンドの会話意味論を習得する。
これにより、バイオメディジンのための大規模言語と視覚アシスタントを15時間以内で(8つのA100で)訓練することができる。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-06-01T16:50:07Z) - HuatuoGPT, towards Taming Language Model to Be a Doctor [67.96794664218318]
HuatuoGPTは医療相談のための大規模言語モデル(LLM)である。
我々は,ChatGPTのテクティット蒸留データと,教師付き微調整段階の医師のテクティトゥルワールドデータの両方を活用する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-24T11:56:01Z) - ChatGPT Beyond English: Towards a Comprehensive Evaluation of Large
Language Models in Multilingual Learning [70.57126720079971]
大規模言語モデル(LLM)は、自然言語処理(NLP)において最も重要なブレークスルーとして登場した。
本稿では,高,中,低,低リソースの37言語を対象として,ChatGPTを7つのタスクで評価する。
従来のモデルと比較すると,様々なNLPタスクや言語に対するChatGPTの性能は低下していた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-12T05:08:52Z) - To ChatGPT, or not to ChatGPT: That is the question! [78.407861566006]
本研究は,ChatGPT検出における最新の手法を包括的かつ現代的に評価するものである。
我々は、ChatGPTと人間からのプロンプトからなるベンチマークデータセットをキュレートし、医療、オープンQ&A、ファイナンスドメインからの多様な質問を含む。
評価の結果,既存の手法ではChatGPT生成内容を効果的に検出できないことがわかった。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-04T03:04:28Z) - How Close is ChatGPT to Human Experts? Comparison Corpus, Evaluation,
and Detection [8.107721810172112]
ChatGPTは、幅広い人間の質問に効果的に反応できる。
人々はChatGPTのような大きな言語モデル(LLM)が社会に与える影響を心配し始めています。
本研究では,人間の専門家とChatGPTの双方から,数万件の比較回答を収集した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-18T15:23:25Z) - ChatGPT Makes Medicine Easy to Swallow: An Exploratory Case Study on
Simplified Radiology Reports [0.4194454151396506]
ChatGPTは、人間らしく本物に見えるテキストを生成することができる言語モデルである。
われわれは,ChatGPTにより簡易化された放射線学報告の質を評価するために,15名の放射線科医に依頼した。
ほとんどの放射線学者は、単純化された報告は実際正しいものであり、完全なものであり、患者にとって有害ではないことに同意した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-12-30T18:55:16Z) - A Cross-lingual Natural Language Processing Framework for Infodemic
Management [0.6606016007748989]
新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、医療システムに多大な圧力をかけている。
我々は,一般大衆に散布する必要がある関連情報を特定するために,自然言語処理の可能性を利用した。
我々は,世界保健機関の信頼できるガイドラインと日々のニュースを一致させて,関連情報を提供する,新たな言語間自然言語処理フレームワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-30T16:26:35Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。