論文の概要: A Zero-shot and Few-shot Study of Instruction-Finetuned Large Language Models Applied to Clinical and Biomedical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.12114v3
• Date: Sun, 9 Jun 2024 15:06:57 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 05:29:05.295310
• Title: A Zero-shot and Few-shot Study of Instruction-Finetuned Large Language Models Applied to Clinical and Biomedical Tasks
• Title（参考訳）: 臨床・バイオメディカル・タスクに応用した命令型大規模言語モデルのゼロショットとファウショットによる検討
• Authors: Yanis Labrak, Mickael Rouvier, Richard Dufour,
• Abstract要約: 我々は4つの言語モデル(LLM)を評価する。 英語における13のリアル・ワールド・クリニカル・バイオメディカル・自然言語処理(NLP)タスクについて
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.542019351929903
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: We evaluate four state-of-the-art instruction-tuned large language models (LLMs) -- ChatGPT, Flan-T5 UL2, Tk-Instruct, and Alpaca -- on a set of 13 real-world clinical and biomedical natural language processing (NLP) tasks in English, such as named-entity recognition (NER), question-answering (QA), relation extraction (RE), etc. Our overall results demonstrate that the evaluated LLMs begin to approach performance of state-of-the-art models in zero- and few-shot scenarios for most tasks, and particularly well for the QA task, even though they have never seen examples from these tasks before. However, we observed that the classification and RE tasks perform below what can be achieved with a specifically trained model for the medical field, such as PubMedBERT. Finally, we noted that no LLM outperforms all the others on all the studied tasks, with some models being better suited for certain tasks than others.
• Abstract（参考訳）: 我々は、英語の13の現実的臨床・バイオメディカル自然言語処理(NLP)タスク(NER)、質問応答(QA)、関係抽出(RE)など、最先端の4つの言語モデル(ChatGPT、Flan-T5 UL2、Tk-Instruct、Alpaca)を評価する。 我々の総合的な結果は、評価されたLLMが、ほとんどのタスク、特にQAタスクにおいてゼロおよび少数ショットシナリオにおける最先端モデルの性能に近づき始めていることを示している。 しかし, PubMedBERT などの医療分野において, 特定の訓練を施したモデルを用いて, 分類とREタスクが達成できることが観察された。 最後に、LLMはすべての研究されたタスクで他のすべてのタスクより優れており、いくつかのモデルは他のタスクよりも適している、と言及した。

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