論文の概要: Bio-SIEVE: Exploring Instruction Tuning Large Language Models for Systematic Review Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.06610v1
• Date: Sat, 12 Aug 2023 16:56:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-15 16:23:32.119447
• Title: Bio-SIEVE: Exploring Instruction Tuning Large Language Models for Systematic Review Automation
• Title（参考訳）: Bio-SIEVE: システムレビュー自動化のための大規模言語モデルをチューニングするインストラクションの探索
• Authors: Ambrose Robinson, William Thorne, Ben P. Wu, Abdullah Pandor, Munira Essat, Mark Stevenson, Xingyi Song
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、医学的体系的レビューのための文献スクリーニングをサポートすることができる。 私たちのベストモデルであるBio-SIEVEは、ChatGPTとトレーニングされた伝統的なアプローチの両方より優れています。 バイオSIEVEは, バイオメディカル・システマティック・レビューのプロセスにおいて, LLMを専門化するための重要なステップであると考えている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 6.452837513222072
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Medical systematic reviews can be very costly and resource intensive. We explore how Large Language Models (LLMs) can support and be trained to perform literature screening when provided with a detailed set of selection criteria. Specifically, we instruction tune LLaMA and Guanaco models to perform abstract screening for medical systematic reviews. Our best model, Bio-SIEVE, outperforms both ChatGPT and trained traditional approaches, and generalises better across medical domains. However, there remains the challenge of adapting the model to safety-first scenarios. We also explore the impact of multi-task training with Bio-SIEVE-Multi, including tasks such as PICO extraction and exclusion reasoning, but find that it is unable to match single-task Bio-SIEVE's performance. We see Bio-SIEVE as an important step towards specialising LLMs for the biomedical systematic review process and explore its future developmental opportunities. We release our models, code and a list of DOIs to reconstruct our dataset for reproducibility.
• Abstract（参考訳）: 医療体系的なレビューは非常に費用がかかり、リソースが集中する。 我々は,Large Language Models (LLMs) が,選択基準の詳細なセットが提供されると,文学のスクリーニングを行うためにどのようにサポートできるかを考察する。 具体的には,LLaMAモデルとGuanacoモデルを用いて,医療システムレビューのための抽象的なスクリーニングを行う。 私たちのベストモデルであるBio-SIEVEは、ChatGPTとトレーニングされた伝統的なアプローチの両方を上回り、医療領域全体にわたってより一般化します。 しかし、モデルにセーフティファーストのシナリオを適用するという課題は残っている。 また,PICO抽出や排他的推論などのタスクを含む,Bio-SIEVE-Multiを用いたマルチタスクトレーニングの効果についても検討するが,シングルタスクBio-SIEVEの性能と一致しないことがわかった。 バイオシーブは,生物医学的体系的レビュープロセスのためのllmを専門化するための重要なステップであり,今後の開発機会を探究するものである。 再現性のためにデータセットを再構築するためのモデル、コード、doisのリストをリリースします。

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