論文の概要: DISC-MedLLM: Bridging General Large Language Models and Real-World Medical Consultation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.14346v1
• Date: Mon, 28 Aug 2023 06:41:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-29 15:23:53.835262
• Title: DISC-MedLLM: Bridging General Large Language Models and Real-World Medical Consultation
• Title（参考訳）: DISC-MedLLM: 汎用大規模言語モデルと実世界の医療相談
• Authors: Zhijie Bao, Wei Chen, Shengze Xiao, Kuang Ren, Jiaao Wu, Cheng Zhong, Jiajie Peng, Xuanjing Huang, Zhongyu Wei
• Abstract要約: 我々は、エンドツーエンドの医療サービスにおいて、正確で真正な医療応答を提供するために、disC-MedLLMを提案する。 我々は,医用知識グラフの利用,現実世界の対話の再構築,人手による嗜好表現の導入という3つの戦略を採用している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 37.08249140671163
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: We propose DISC-MedLLM, a comprehensive solution that leverages Large Language Models (LLMs) to provide accurate and truthful medical response in end-to-end conversational healthcare services. To construct high-quality Supervised Fine-Tuning (SFT) datasets, we employ three strategies: utilizing medical knowledge-graphs, reconstructing real-world dialogues, and incorporating human-guided preference rephrasing. These datasets are instrumental in training DISC-MedLLM, surpassing existing medical LLMs in both single-turn and multi-turn consultation scenarios. Extensive experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed model in bridging the gap between general language models and real-world medical consultation. Additionally, we release the constructed dataset and model weights to further contribute to research and development. Further details and resources can be found at https://github.com/FudanDISC/DISC-MedLLM
• Abstract（参考訳）: エンド・ツー・エンドの会話型医療サービスにおいて,Large Language Models (LLMs) を利用する包括的ソリューションであるdisC-MedLLMを提案する。 高品質の教師付き微調整(sft)データセットを構築するために、医療知識グラフの活用、現実世界の対話の再構築、人間ガイドによる選好再現の3つの戦略を用いる。 これらのデータセットは、DEC-MedLLMのトレーニングに役立ち、シングルターンおよびマルチターンのコンサルティングシナリオにおいて、既存の医療用LLMを上回る。 汎用言語モデルと実世界の医療相談との橋渡しにおける提案モデルの有効性を広範な実験により実証した。 さらに、構築したデータセットとモデル重み付けをリリースし、研究と開発にさらに貢献します。 詳細とリソースはhttps://github.com/FudanDISC/DISC-MedLLMで確認できる。

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