論文の概要: Creating Trustworthy LLMs: Dealing with Hallucinations in Healthcare AI
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.01463v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 20:52:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-15 16:45:27.830210
- Title: Creating Trustworthy LLMs: Dealing with Hallucinations in Healthcare AI
- Title（参考訳）: 信頼できるLLMを作る - ヘルスケアAIにおける幻覚の対処
- Authors: Muhammad Aurangzeb Ahmad, Ilker Yaramis, Taposh Dutta Roy
- Abstract要約: 我々は、信頼できる、信頼できる、偏見のないモデルを作成する上で重要な要素を、医療導入に必要な条件として記述する。
具体的には、医療の文脈における幻覚の定量化、検証、緩和に焦点を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1000291317724997
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large language models have proliferated across multiple domains in as short
period of time. There is however hesitation in the medical and healthcare
domain towards their adoption because of issues like factuality, coherence, and
hallucinations. Give the high stakes nature of healthcare, many researchers
have even cautioned against its usage until these issues are resolved. The key
to the implementation and deployment of LLMs in healthcare is to make these
models trustworthy, transparent (as much possible) and explainable. In this
paper we describe the key elements in creating reliable, trustworthy, and
unbiased models as a necessary condition for their adoption in healthcare.
Specifically we focus on the quantification, validation, and mitigation of
hallucinations in the context in healthcare. Lastly, we discuss how the future
of LLMs in healthcare may look like.
- Abstract（参考訳）: 大規模な言語モデルは、短期間で複数のドメインにまたがって拡大してきた。
しかし、現実性、コヒーレンス、幻覚といった問題のために、医療と医療の領域では採用をためらっている。
多くの研究者は、これらの問題が解決されるまで、医療の利用に注意を払っている。
医療におけるllmの実装と展開の鍵は、これらのモデルを信頼できる(可能な限り)透明かつ説明可能にすることです。
本稿では,信頼し,信頼し,偏見のないモデルを作成する上で,医療導入に必要な条件として重要な要素について述べる。
具体的には、医療の文脈における幻覚の定量化、検証、緩和に焦点を当てる。
最後に、医療におけるLLMの将来について論じる。
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