論文の概要: covLLM: Large Language Models for COVID-19 Biomedical Literature

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.04926v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 04:08:32 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-09 16:24:54.184296
• Title: covLLM: Large Language Models for COVID-19 Biomedical Literature
• Title（参考訳）: covLLM: COVID-19バイオメディカル文学のための大規模言語モデル
• Authors: Yousuf A. Khan, Clarisse Hokia, Jennifer Xu, Ben Ehlert
• Abstract要約: 新型コロナウイルス(COVID-19)のパンデミックは、新型コロナウイルス研究の爆発にもかかわらず、米国で11万人の死者を出した。 一つの理由は、患者に圧倒された臨床医が、新型コロナウイルスの感染率を抑えるのに苦労しているからだ。 潜在的な解決策は、大規模な言語モデルを用いて、新型コロナウイルスの文献を評価するツールを開発することである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The COVID-19 pandemic led to 1.1 million deaths in the United States, despite the explosion of coronavirus research. These new findings are slow to translate to clinical interventions, leading to poorer patient outcomes and unnecessary deaths. One reason is that clinicians, overwhelmed by patients, struggle to keep pace with the rate of new coronavirus literature. A potential solution is developing a tool for evaluating coronavirus literature using large language models (LLMs) -- neural networks that are deployed for natural language processing. LLMs can be used to summarize and extract user-specified information. The greater availability and advancement of LLMs and pre-processed coronavirus literature databases provide the opportunity to assist clinicians in evaluating coronavirus literature through a coronavirus literature specific LLM (covLLM), a tool that directly takes an inputted research article and a user query to return an answer. Using the COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19), we produced two datasets: (1) synCovid, which uses a combination of handwritten prompts and synthetic prompts generated using OpenAI, and (2) real abstracts, which contains abstract and title pairs. covLLM was trained with LLaMA 7B as a baseline model to produce three models trained on (1) the Alpaca and synCovid datasets, (2) the synCovid dataset, and (3) the synCovid and real abstract datasets. These models were evaluated by two human evaluators and ChatGPT. Results demonstrate that training covLLM on the synCovid and abstract pairs datasets performs competitively with ChatGPT and outperforms covLLM trained primarily using the Alpaca dataset.
• Abstract（参考訳）: 新型コロナウイルス(COVID-19)の感染拡大を受け、米国では1100万人が死亡した。 これらの新たな発見は、臨床介入への変換が遅く、患者の予後が悪く、不要な死亡につながる。 一つの理由は、患者に圧倒された臨床医が、新型コロナウイルスの感染率を抑えるのに苦労しているからだ。 潜在的な解決策は、自然言語処理にデプロイされるニューラルネットワークである大言語モデル(llms)を使用して、新型コロナウイルスの文献を評価するツールを開発することだ。 llmはユーザ特定情報の要約と抽出に使用することができる。 LLMと事前処理された新型コロナウイルス文献データベースの可用性と進歩は、入力された研究項目とユーザクエリを直接受け取り、回答を返すツールであるLLM(covLLM)を通じて、新型コロナウイルス文献の評価を臨床医に支援する機会を提供する。 COVID-19 Open Research Dataset (CORD-19)を用いて,(1)SynCovid,(1)OpenAIを用いた手書きプロンプトと合成プロンプトの組み合わせ,(2)抽象ペアとタイトルペアを含む実抽象文の2つのデータセットを生成した。 covLLMはベースラインモデルとしてLLaMA 7Bを使用してトレーニングされ、(1)AlpacaおよびsynCovidデータセット、(2)synCovidデータセット、(3)synCovidおよび実際の抽象データセットでトレーニングされた3つのモデルを生成する。 これらのモデルは2つのヒト評価器とChatGPTによって評価された。 その結果、syncovidとabstract pairsデータセットのトレーニングcovllmは、chatgptと競合して動作し、alpacaデータセットでトレーニングされたcovllmを上回っている。

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