論文の概要: Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.06419v1
• Date: Tue, 29 Aug 2023 17:44:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-17 14:00:45.568198
• Title: Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology
• Title（参考訳）: Radiology-Llama2: 放射線学のためのクラス別大規模言語モデル
• Authors: Zhengliang Liu, Yiwei Li, Peng Shu, Aoxiao Zhong, Longtao Yang, Chao Ju, Zihao Wu, Chong Ma, Jie Luo, Cheng Chen, Sekeun Kim, Jiang Hu, Haixing Dai, Lin Zhao, Dajiang Zhu, Jun Liu, Wei Liu, Dinggang Shen, Tianming Liu, Quanzheng Li, and Xiang Li
• Abstract要約: 本稿では,ラジオロジーに特化した大規模言語モデルであるRadiology-Llama2を紹介する。 MIMIC-CXRとOpenIデータセットのROUGEメトリクスを用いた定量的評価は、Radiology-Llama2が最先端のパフォーマンスを達成することを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 71.27700230067168
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: This paper introduces Radiology-Llama2, a large language model specialized for radiology through a process known as instruction tuning. Radiology-Llama2 is based on the Llama2 architecture and further trained on a large dataset of radiology reports to generate coherent and clinically useful impressions from radiological findings. Quantitative evaluations using ROUGE metrics on the MIMIC-CXR and OpenI datasets demonstrate that Radiology-Llama2 achieves state-of-the-art performance compared to other generative language models, with a Rouge-1 score of 0.4834 on MIMIC-CXR and 0.4185 on OpenI. Additional assessments by radiology experts highlight the model's strengths in understandability, coherence, relevance, conciseness, and clinical utility. The work illustrates the potential of localized language models designed and tuned for specialized domains like radiology. When properly evaluated and deployed, such models can transform fields like radiology by automating rote tasks and enhancing human expertise.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,放射線学に特化した大規模言語モデルであるradiology-llama2について紹介する。 Radiology-Llama2 は Llama2 アーキテクチャに基づいており、ラジオロジー報告の大規模なデータセットに基づいてさらに訓練され、放射線学的発見から一貫性があり臨床的に有用な印象を生み出す。 MIMIC-CXRとOpenIデータセットのROUGEメトリクスを用いた定量的評価は、Radiology-Llama2が他の生成言語モデルと比較して最先端のパフォーマンスを達成することを示した。 放射線学の専門家によるさらなる評価は、理解可能性、一貫性、妥当性、簡潔さ、臨床的有用性におけるモデルの強みを強調している。 この研究は、放射線学のような専門分野向けに設計・調整されたローカライズド言語モデルの可能性を示している。 適切な評価とデプロイを行うと、ロテタスクの自動化と人間の専門性の向上によって、放射線学のような分野を変換することができる。

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