論文の概要: Large Language Models Vote: Prompting for Rare Disease Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12890v1
- Date: Thu, 24 Aug 2023 16:09:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-25 13:27:58.792988
- Title: Large Language Models Vote: Prompting for Rare Disease Identification
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルの投票:まれな疾患の特定を促す
- Authors: David Oniani, Jordan Hilsman, Hang Dong, Fengyi Gao, Shiven Verma,
Yanshan Wang
- Abstract要約: LLMクエリの性能向上のためのフレキシブルなプロンプト手法である Models-Vote Prompting (MVP) を提案する。
MVPは、多数のLCMに同じタスクを実行させ、その結果のアウトプットに対して過半数の投票を行うように促す。
また、MIMIC-IVデータ利用協定に同意した者を対象に、FSLのための新たなレアな疾患データセットをリリースする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2063918860622795
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: The emergence of generative Large Language Models (LLMs) emphasizes the need
for accurate and efficient prompting approaches. LLMs are often applied in
Few-Shot Learning (FSL) contexts, where tasks are executed with minimal
training data. FSL has become popular in many Artificial Intelligence (AI)
subdomains, including AI for health. Rare diseases, affecting a small fraction
of the population, inherently require FSL techniques due to limited data
availability, though manual data collection and annotation is costly and
time-consuming. In this paper, we propose Models-Vote Prompting (MVP), a
flexible prompting approach for improving the performance of LLM queries in FSL
settings. MVP works by prompting numerous LLMs to perform the same tasks and
then conducting a majority vote on the resulting outputs. This method achieves
improved results to any one model in the ensemble on one-shot rare disease
identification and classification tasks. We also release a novel rare disease
dataset for FSL, available to those who agreed to the MIMIC-IV Data Use
Agreement (DUA). Furthermore, in using MVP, each model is prompted multiple
times, substantially increasing the time needed for manual annotation, and to
address this, we assess the feasibility of using JSON for automating generative
LLM evaluation.
- Abstract（参考訳）: 生成型大言語モデル(llms)の出現は、正確かつ効率的なプロンプトアプローチの必要性を強調している。
LLMはFew-Shot Learning(FSL)のコンテキストによく適用され、最小限のトレーニングデータでタスクが実行される。
FSLは、健康のためのAIを含む多くの人工知能(AI)サブドメインで人気を集めている。
人口のごく一部に影響を及ぼす希少な病気は、手動のデータ収集とアノテーションは高価で時間を要するが、データ可用性の制限により本質的にFSL技術を必要とする。
本稿では,FSL 設定における LLM クエリの性能向上のためのフレキシブルなプロンプト手法である Models-Vote Prompting (MVP) を提案する。
MVPは多数のLCMに同じタスクを実行させ、その結果のアウトプットに対して過半数の投票を行う。
本手法は,1ショットの稀な疾患の同定と分類作業において,アンサンブル内の任意のモデルに対して改善された結果を達成する。
また、MIMIC-IV Data Use Agreement (DUA) に同意した人々に対して、FSLのための新たなレアな疾患データセットをリリースする。
さらに、MVPでは、各モデルを複数回トリガーし、手動アノテーションに必要な時間を大幅に増加させ、これに対応するために、生成LDM評価を自動化するためにJSONを使用することの可能性を評価する。
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