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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.14558v4
• Date: Mon, 10 Jun 2024 17:52:31 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-12 04:47:59.504471
• 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: GPT-4 と ChatGPT を用いた多種多様な医療用 IFT データセット MedInstruct-52k の作成を提案する。 次に、データセット上のLLaMA系列モデルを微調整してAlpaCareを開発する。 ドメイン固有のデータセットが小さいにもかかわらず、AlpaCareは医療アプリケーションで優れたパフォーマンスを示している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.697610908951443
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Instruction-finetuning (IFT) has become crucial in aligning Large Language Models (LLMs) with diverse human needs and has shown great potential in medical applications. However, previous studies mainly fine-tune LLMs on biomedical datasets with limited diversity, which often rely on benchmarks or narrow task scopes, and hence significantly limit the effectiveness on their medical instruction-following ability and generalizability. To bridge this gap, we propose creating a diverse, machine-generated medical IFT dataset, MedInstruct-52k, using GPT-4 and ChatGPT with a high-quality expert-curated seed set. We then fine-tune LLaMA-series models on the dataset to develop AlpaCare. Despite using a smaller domain-specific dataset than previous medical LLMs, AlpaCare not only demonstrates superior performance on medical applications, with up to 38.1% absolute gain over best baselines in medical free-form instruction evaluations, but also achieves 6.7% absolute gains averaged over multiple general domain benchmarks. Human evaluation further shows that AlpaCare consistently outperforms best baselines in terms of both correctness and helpfulness. We offer public access to our data, model, and codebase in https://github.com/XZhang97666/AlpaCare.
• Abstract（参考訳）: インストラクションファインタニング(IFT)は,大規模言語モデル(LLM)と多様な人的ニーズの整合に不可欠であり,医学的応用に大きな可能性を示している。 しかし、従来の研究は主に、ベンチマークやタスク範囲の狭い生物医学的データセットを微調整し、その結果、医学的な指導・追跡能力と一般化性に対する効果を著しく制限した。 このギャップを埋めるため,GPT-4 と ChatGPT を用いた多種多様な医学 IFT データセット MedInstruct-52k の作成を提案する。 次に、データセット上のLLaMA系列モデルを微調整してAlpaCareを開発する。 AlpaCareは、以前の医療用LLMよりも小さなドメイン固有のデータセットを使用しているが、医療応用において優れたパフォーマンスを示すだけでなく、医療用フリーフォームの命令評価において、最高基準よりも38.1%の絶対的なゲインを持つだけでなく、複数の一般的なドメインベンチマークで平均6.7%の絶対的なゲインを達成する。 人間の評価はさらに、AlpaCareは正確性と有用性の両方の観点から、最高のベースラインを一貫して上回っていることを示している。 データ、モデル、コードベースへの公開アクセスはhttps://github.com/XZhang97666/AlpaCare.comで提供しています。

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