論文の概要: AlpaCare:Instruction-tuned Large Language Models for Medical Application

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14558v1
• Date: Mon, 23 Oct 2023 04:22:50 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-10-24 22:27:53.502557
• Title: AlpaCare:Instruction-tuned Large Language Models for Medical Application
• Title（参考訳）: AlpaCare:医学応用のための指導訓練型大規模言語モデル
• Authors: Xinlu Zhang, Chenxin Tian, Xianjun Yang, Lichang Chen, Zekun Li, Linda Ruth Petzold
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、命令追従能力の大幅な向上を示している。 MedInstruct-52kの多種多様、機械生成、医療用フォローデータを用いてLLaMAシリーズモデルを微調整する。 アルパケアの医療能力と一般性を示す総合的・医学的な領域自由形態の指導評価に関する総合的な実験結果が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 25.110363446614876
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant enhancements in instruction-following abilities through instruction tuning, achieving notable performances across various tasks. Previous research has focused on fine-tuning medical domain-specific LLMs using an extensive array of medical-specific data, incorporating millions of pieces of biomedical literature to augment their medical capabilities. However, existing medical instruction-tuned LLMs have been constrained by the limited scope of tasks and instructions available, restricting the efficacy of instruction tuning and adversely affecting performance in the general domain. In this paper, we fine-tune LLaMA-series models using 52k diverse, machine-generated, medical instruction-following data, MedInstruct-52k, resulting in the model AlpaCare. Comprehensive experimental results on both general and medical-specific domain free-form instruction evaluations showcase AlpaCare's strong medical proficiency and generalizability compared to previous instruction-tuned models in both medical and general domains. We provide public access to our MedInstruct-52k dataset and a clinician-crafted free-form instruction test set, MedInstruct-test, along with our codebase, to foster further research and development. Our project page is available at https://github.com/XZhang97666/AlpaCare.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、命令チューニングによる命令追従能力の大幅な向上を示し、様々なタスクで顕著なパフォーマンスを実現している。 これまでの研究は、医療分野固有のLLMの微調整に重点を置いており、医療能力を高めるために数百万のバイオメディカル文献を取り入れている。 しかし,既存の医用命令チューニング LLM は,タスクや命令の限られた範囲で制限されており,命令チューニングの有効性が制限され,一般領域のパフォーマンスに悪影響を及ぼしている。 本稿では,52kの多様化,機械生成,医療指導追跡データ medinstruct-52k を用いたラマ系モデルを用いて,alpacare モデルを構築した。 AlpaCareは, 一般領域と一般領域の両方において, 従来の指導訓練モデルと比較して, 医用および一般領域の両方において, 強い医用熟練度と汎用性を示す。 medinstruct-52kデータセットと臨床用のフリーフォームな命令テストセットであるmedinstruct-testをコードベースとともに公開し、さらなる研究と開発を促進します。 プロジェクトページはhttps://github.com/xzhang97666/alpacare.comで閲覧できます。

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