論文の概要: Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in Clinical Summarization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.20033v1
• Date: Mon, 30 Oct 2023 21:33:22 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-01 17:24:36.403508
• Title: Synthetic Imitation Edit Feedback for Factual Alignment in Clinical Summarization
• Title（参考訳）: 臨床要約におけるファクチュアルアライメントのための合成模倣編集フィードバック
• Authors: Prakamya Mishra, Zonghai Yao, Shuwei Chen, Beining Wang, Rohan Mittal, Hong Yu
• Abstract要約: LLM(Large Language Models)は、重要な文脈情報をキャプチャする際、例外的な機能を示す。 LLMは、臨床領域で非常に有害な、事実的に幻覚的な要約を生成することがある。 高品質なフィードバックデータを生成するために,人間の専門家の代わりにChatGPTを用いたパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.765365251963273
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) like the GPT and LLaMA families have demonstrated exceptional capabilities in capturing and condensing critical contextual information and achieving state-of-the-art performance in the summarization task. However, community concerns about these models' hallucination issues continue to rise. LLMs sometimes generate factually hallucinated summaries, which can be extremely harmful in the clinical domain NLP tasks (e.g., clinical note summarization), where factually incorrect statements can lead to critically erroneous diagnoses. Fine-tuning LLMs using human feedback has shown the promise of aligning LLMs to be factually consistent during generation, but such training procedure requires high-quality human-annotated data, which can be extremely expensive to get in the clinical domain. In this work, we propose a new pipeline using ChatGPT instead of human experts to generate high-quality feedback data for improving factual consistency in the clinical note summarization task. We focus specifically on edit feedback because recent work discusses the shortcomings of human alignment via preference feedback in complex situations (such as clinical NLP tasks that require extensive expert knowledge), as well as some advantages of collecting edit feedback from domain experts. In addition, although GPT has reached the expert level in many clinical NLP tasks (e.g., USMLE QA), there is not much previous work discussing whether GPT can generate expert-level edit feedback for LMs in the clinical note summarization task. We hope to fill this gap. Finally, our evaluations demonstrate the potential use of GPT edits in human alignment, especially from a factuality perspective.
• Abstract（参考訳）: GPTやLLaMAファミリーのような大規模言語モデル(LLM)は、重要な文脈情報をキャプチャし、凝縮し、要約タスクで最先端のパフォーマンスを達成するという、例外的な能力を示している。 しかし、これらのモデルの幻覚に関するコミュニティの懸念は高まり続けている。 LLMは、実際に幻覚化された要約を生成することがあるが、これは臨床領域のNLPタスク(例えば、臨床メモの要約)において非常に有害である。 ヒトのフィードバックを用いた微調整LSMは、世代間でLLMを実際に整合させるという約束を示しているが、そのような訓練には高品質な人間注釈データが必要である。 本研究では, 臨床ノート要約タスクにおいて, 品質の高いフィードバックデータを生成するために, 人間の専門家の代わりにchatgptを用いた新しいパイプラインを提案する。 近年の研究では、複雑な状況(専門知識を必要とする臨床NLPタスクなど)における優先的なフィードバックによる人間のアライメントの欠点や、ドメインの専門家による編集フィードバックの収集の利点について論じている。 加えて、GPTは多くの臨床NLPタスク(例えばUSMLE QA)で専門家レベルに達したが、臨床ノート要約タスクにおいて、GPTが専門家レベルの編集フィードバックを生成できるかどうかを議論する以前の研究は少ない。 私たちはこのギャップを埋めたい。 最後に,人間のアライメントにおけるGPT編集の可能性,特に事実性の観点から評価した。

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