論文の概要: Aligning Large Language Models for Clinical Tasks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.02884v1
• Date: Wed, 6 Sep 2023 10:20:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-07 15:57:02.463268
• Title: Aligning Large Language Models for Clinical Tasks
• Title（参考訳）: 臨床における大規模言語モデルの調整
• Authors: Supun Manathunga, Isuru Hettigoda
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい適応性を示しており、明示的に訓練されていないタスクに精通する能力を示している。 現実的に正確な内容で反応を生成でき、非自明な推論ステップを遂行する能力は、臨床医学への応用に欠かせない。 提案手法は,「Expand-guess-refine」とよばれる医療質問に対するアライメント戦略であり,パラメータとデータ効率のソリューションを提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable adaptability, showcasing their capacity to excel in tasks for which they were not explicitly trained. However, despite their impressive natural language processing (NLP) capabilities, effective alignment of LLMs remains a crucial challenge when deploying them for specific clinical applications. The ability to generate responses with factually accurate content and to engage in non-trivial reasoning steps are crucial for the LLMs to be eligible for applications in clinical medicine. Employing a combination of techniques including instruction-tuning and in-prompt strategies like few-shot and chain of thought prompting has significantly enhanced the performance of LLMs. Our proposed alignment strategy for medical question-answering, known as 'expand-guess-refine', offers a parameter and data-efficient solution. A preliminary analysis of this method demonstrated outstanding performance, achieving a score of 70.63% on a subset of questions sourced from the USMLE dataset.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は目覚ましい適応性を示しており、明示的に訓練されていないタスクに精通する能力を示している。 しかし、その優れた自然言語処理(NLP)能力にもかかわらず、特定の臨床応用のためにLLMを効果的に配置することは重要な課題である。 実際の正確な内容で応答を生成し、かつ自明な推論ステップに係わる能力は、llmが臨床医学の応用に適することにとって不可欠である。 インストラクションチューニングや、マイトショットや思考プロンプトの連鎖といったインプロンプト戦略といったテクニックの組み合わせによって、llmのパフォーマンスが大幅に向上した。 提案手法は「expand-guess-refine」と呼ばれ、パラメータとデータ効率のよいソリューションを提供する。 この手法の予備的な分析により、USMLEデータセットから得られた質問のサブセットで70.63%のスコアが得られた。

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