論文の概要: Evaluation of ChatGPT on Biomedical Tasks: A Zero-Shot Comparison with Fine-Tuned Generative Transformers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04504v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 16:21:39 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-07 17:09:25.840508
• Title: Evaluation of ChatGPT on Biomedical Tasks: A Zero-Shot Comparison with Fine-Tuned Generative Transformers
• Title（参考訳）: バイオメディカルタスクにおけるchatgptの評価 : 微調整生成トランスとの比較
• Authors: Israt Jahan, Md Tahmid Rahman Laskar, Chun Peng, Jimmy Huang
• Abstract要約: ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデルである。 本稿では,各種ベンチマークバイオメディカルタスクにおけるChatGPTの性能評価を目的とした。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0323063834827415
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: ChatGPT is a large language model developed by OpenAI. Despite its impressive performance across various tasks, no prior work has investigated its capability in the biomedical domain yet. To this end, this paper aims to evaluate the performance of ChatGPT on various benchmark biomedical tasks, such as relation extraction, document classification, question answering, and summarization. To the best of our knowledge, this is the first work that conducts an extensive evaluation of ChatGPT in the biomedical domain. Interestingly, we find based on our evaluation that in biomedical datasets that have smaller training sets, zero-shot ChatGPT even outperforms the state-of-the-art fine-tuned generative transformer models, such as BioGPT and BioBART. This suggests that ChatGPT's pre-training on large text corpora makes it quite specialized even in the biomedical domain. Our findings demonstrate that ChatGPT has the potential to be a valuable tool for various tasks in the biomedical domain that lack large annotated data.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTはOpenAIが開発した大規模言語モデルである。 様々なタスクにまたがる優れたパフォーマンスにもかかわらず、バイオメディカル領域におけるその能力に関する先行研究はまだ行われていない。 そこで本稿は,関係抽出,文書分類,質問応答,要約など,様々な生体医学的タスクにおけるchatgptの性能を評価することを目的とする。 我々の知る限りでは、生物医学領域におけるChatGPTの広範な評価を行う最初の作品である。 興味深いことに、トレーニングセットが小さいバイオメディカルデータセットでは、ゼロショットChatGPTは、BioGPTやBioBARTのような最先端の微調整生成トランスモデルよりも優れています。 このことは、ChatGPTの大規模なテキストコーパスでの事前学習が、生体医学領域においてもかなり専門化していることを示している。 以上の結果から,chatgptは大量の注釈データを持たない生体医学領域の様々なタスクに有用なツールとなる可能性が示唆された。

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