論文の概要: Large Language Models Vote: Prompting for Rare Disease Identification
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.12890v2
- Date: Mon, 28 Aug 2023 14:16:42 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-29 10:53:02.855134
- 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: 生成型大規模言語モデル(LLM)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、結果のアウトプットに対して多数投票を行うことで機能する。
また、MIMIC-IV Data Use Agreement (DUA)に署名した人に利用可能な、FSLのための新しいレアな疾患データセットもリリースしている。
- 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 affect a small fraction of
the population. Rare disease identification from clinical notes inherently
requires FSL techniques due to limited data availability. Manual data
collection and annotation is both expensive 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 signed 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。
まれな病気は人口のごく一部に影響する。
臨床ノートからの希少な疾患の同定には、データ可用性が制限されているため、本質的にFSL技術が必要である。
手動のデータ収集とアノテーションは高価かつ時間を要する。
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)に署名した人にも利用可能な、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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