論文の概要: MedLM: Exploring Language Models for Medical Question Answering Systems
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.11389v2
- Date: Wed, 6 Mar 2024 03:26:46 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-07 17:35:58.605142
- Title: MedLM: Exploring Language Models for Medical Question Answering Systems
- Title（参考訳）: MedLM:医療質問応答システムのための言語モデルの検討
- Authors: Niraj Yagnik, Jay Jhaveri, Vivek Sharma, Gabriel Pila
- Abstract要約: 大きな言語モデル(LLM)とその高度な生成能力は、様々なNLPタスクにおいて有望であることを示している。
本研究の目的は,医療用Q&Aにおける一般用および医療用蒸留機の性能を比較することである。
この知見は、医学領域における特定の用途における異なるLMの適合性に関する貴重な知見を提供する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.84801080855027
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: In the face of rapidly expanding online medical literature, automated systems
for aggregating and summarizing information are becoming increasingly crucial
for healthcare professionals and patients. Large Language Models (LLMs), with
their advanced generative capabilities, have shown promise in various NLP
tasks, and their potential in the healthcare domain, particularly for
Closed-Book Generative QnA, is significant. However, the performance of these
models in domain-specific tasks such as medical Q&A remains largely unexplored.
This study aims to fill this gap by comparing the performance of general and
medical-specific distilled LMs for medical Q&A. We aim to evaluate the
effectiveness of fine-tuning domain-specific LMs and compare the performance of
different families of Language Models. The study will address critical
questions about these models' reliability, comparative performance, and
effectiveness in the context of medical Q&A. The findings will provide valuable
insights into the suitability of different LMs for specific applications in the
medical domain.
- Abstract（参考訳）: オンライン医療文献が急速に拡大する中で、情報収集と要約のための自動化システムが、医療専門家や患者にとってますます重要になっている。
高度な生成能力を持つ大規模言語モデル(llm)は、様々なnlpタスクにおいて有望であり、医療領域、特にクローズドブック生成qnaにおいてその潜在性は重要である。
しかしながら、メディカルq&aのようなドメイン固有のタスクにおけるこれらのモデルのパフォーマンスはほとんど未定である。
本研究の目的は,医療用Q&Aにおける一般用および医療用蒸留機の性能を比較することで,このギャップを埋めることである。
本研究の目的は、細調整ドメイン固有のLMの有効性を評価し、異なる言語モデル群の性能を比較することである。
本研究は,これらのモデルの信頼性,比較性能,有効性について,医学的q&aの文脈で重要な疑問を提起する。
この発見は、医療分野の特定の用途に異なるlmsの適合性に関する貴重な洞察を提供するだろう。
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