論文の概要: Large Language Models and Prompt Engineering for Biomedical Query
Focused Multi-Document Summarisation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.05169v1
- Date: Thu, 9 Nov 2023 06:45:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-11-10 15:52:19.229236
- Title: Large Language Models and Prompt Engineering for Biomedical Query
Focused Multi-Document Summarisation
- Title（参考訳）: 多文書要約に着目したバイオメディカルクエリのための大規模言語モデルとプロンプトエンジニアリング
- Authors: Diego Moll\'a
- Abstract要約: 本稿では, バイオメディカルクエリに着目した多文書要約におけるプロンプトエンジニアリングとGPT-3.5の使用について報告する。
GPT-3.5と適切なプロンプトを用いて,システムトップのROUGE-F1は,バイオメディカルな質問に対する短期的な回答を得ることが課題である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.565658124285176
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This paper reports on the use of prompt engineering and GPT-3.5 for
biomedical query-focused multi-document summarisation. Using GPT-3.5 and
appropriate prompts, our system achieves top ROUGE-F1 results in the task of
obtaining short-paragraph-sized answers to biomedical questions in the 2023
BioASQ Challenge (BioASQ 11b). This paper confirms what has been observed in
other domains: 1) Prompts that incorporated few-shot samples generally improved
on their counterpart zero-shot variants; 2) The largest improvement was
achieved by retrieval augmented generation. The fact that these prompts allow
our top runs to rank within the top two runs of BioASQ 11b demonstrate the
power of using adequate prompts for Large Language Models in general, and
GPT-3.5 in particular, for query-focused summarisation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では, バイオメディカルクエリに着目した多文書要約におけるプロンプトエンジニアリングとGPT-3.5の利用について報告する。
GPT-3.5と適切なプロンプトを用いて,2023年のBioASQ Challenge (BioASQ 11b) において, バイオメディカル質問に対する短時間の回答を得ることで, ROUGE-F1の上位に到達した。
本稿では,他の領域で何が観察されたかを確認する。
1) 少数ショットサンプルを組み込んだプロンプトは,通常,その反対のゼロショット変種に対して改善される。
2) 最大改良は, 検索強化により達成された。
これらのプロンプトにより、トップランがbioasq 11bのトップ2にランクインできるという事実は、大言語モデル全般、特にgpt-3.5でクエリ中心の要約に適切なプロンプトを使用することのパワーを示しています。
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