論文の概要: Local Large Language Models for Complex Structured Medical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.01727v1
• Date: Thu, 3 Aug 2023 12:36:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-04 14:18:27.485220
• Title: Local Large Language Models for Complex Structured Medical Tasks
• Title（参考訳）: 複雑な構造化医療タスクのための局所大規模言語モデル
• Authors: V. K. Cody Bumgardner, Aaron Mullen, Sam Armstrong, Caylin Hickey, and Jeff Talbert
• Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデルの言語推論機能と,複雑なドメイン特化タスクに取り組むための局所学習の利点を組み合わせたアプローチを提案する。 具体的には,病理報告から構造化条件コードを抽出し,そのアプローチを実証する。
• 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: This paper introduces an approach that combines the language reasoning capabilities of large language models (LLMs) with the benefits of local training to tackle complex, domain-specific tasks. Specifically, the authors demonstrate their approach by extracting structured condition codes from pathology reports. The proposed approach utilizes local LLMs, which can be fine-tuned to respond to specific generative instructions and provide structured outputs. The authors collected a dataset of over 150k uncurated surgical pathology reports, containing gross descriptions, final diagnoses, and condition codes. They trained different model architectures, including LLaMA, BERT and LongFormer and evaluated their performance. The results show that the LLaMA-based models significantly outperform BERT-style models across all evaluated metrics, even with extremely reduced precision. The LLaMA models performed especially well with large datasets, demonstrating their ability to handle complex, multi-label tasks. Overall, this work presents an effective approach for utilizing LLMs to perform domain-specific tasks using accessible hardware, with potential applications in the medical domain, where complex data extraction and classification are required.
• Abstract（参考訳）: 本稿では、大規模言語モデル(llm)の言語推論能力と、複雑なドメイン固有タスクに取り組むためのローカルトレーニングの利点を組み合わせたアプローチを提案する。 具体的には,病理報告から構造化条件コードを抽出し,そのアプローチを実証する。 提案手法は,特定の生成命令に応答し,構造化された出力を提供するように微調整できるローカルLLMを利用する。 著者らは、総記述、最終診断、条件コードを含む150万以上の未完の外科病理報告書のデータセットを収集した。 彼らはLLaMA、BERT、LongFormerなどの異なるモデルアーキテクチャを訓練し、その性能を評価した。 その結果,LLaMAに基づくモデルは,極めて精度が低いにもかかわらず,すべての評価指標においてBERTスタイルモデルよりも有意に優れていた。 LLaMAモデルは大規模なデータセットで特によく機能し、複雑なマルチラベルタスクを処理する能力を示した。 全体として本研究は,複雑なデータ抽出と分類を必要とする医療領域における潜在的応用を含む,アクセス可能なハードウェアを用いたドメイン固有タスクの実行にllmを活用するための効果的なアプローチを提案する。

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