論文の概要: shs-nlp at RadSum23: Domain-Adaptive Pre-training of Instruction-tuned LLMs for Radiology Report Impression Generation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.03264v1
• Date: Mon, 5 Jun 2023 21:33:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-07 18:10:01.778497
• Title: shs-nlp at RadSum23: Domain-Adaptive Pre-training of Instruction-tuned LLMs for Radiology Report Impression Generation
• Title（参考訳）: radsum23におけるshs-nlp : 放射線インプレッション生成のための命令調整llmのドメイン適応事前学習
• Authors: Sanjeev Kumar Karn, Rikhiya Ghosh, Kusuma P and Oladimeji Farri
• Abstract要約: そこで本研究では,大規模医療用テキストデータを活用して,命令調整 LLM のドメイン適応型事前学習を行うシステムを提案する。 本システムは,IMpressionIONS生成タスクにおいて,多くの事前訓練・ファインチューン適応手法よりもゼロショット設定で優れた性能を示すことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.295708369426949
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Instruction-tuned generative Large language models (LLMs) like ChatGPT and Bloomz possess excellent generalization abilities, but they face limitations in understanding radiology reports, particularly in the task of generating the IMPRESSIONS section from the FINDINGS section. They tend to generate either verbose or incomplete IMPRESSIONS, mainly due to insufficient exposure to medical text data during training. We present a system which leverages large-scale medical text data for domain-adaptive pre-training of instruction-tuned LLMs to enhance its medical knowledge and performance on specific medical tasks. We show that this system performs better in a zero-shot setting than a number of pretrain-and-finetune adaptation methods on the IMPRESSIONS generation task, and ranks 1st among participating systems in Task 1B: Radiology Report Summarization at the BioNLP 2023 workshop.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやBloomzのような命令調整型大規模言語モデル(LLM)は、優れた一般化能力を持っているが、特にFINDINGSセクションからimpressionIONSセクションを生成するタスクにおいて、放射線学レポートの理解に制限に直面している。 主に訓練中の医療用テキストデータへの露出が不十分なため、冗長または不完全なimpressionionsを生成する傾向がある。 本稿では,医学的知識と特定の医療課題におけるパフォーマンスを高めるために,大規模医療用テキストデータを活用した指導用LDMのドメイン適応事前学習システムを提案する。 本システムでは,インプレッション生成タスクにおいて,多くの事前訓練と細かな適応手法よりもゼロショット設定で優れた性能を示し,第1bタスクの参加システムの中で第1位にランクする。

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