論文の概要: GPT-4's assessment of its performance in a USMLE-based case study
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.09654v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 01:38:50 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-16 17:15:17.901861
- Title: GPT-4's assessment of its performance in a USMLE-based case study
- Title（参考訳）: gpt-4のusmleに基づくケーススタディにおける性能評価
- Authors: Uttam Dhakal, Aniket Kumar Singh, Suman Devkota, Yogesh Sapkota,
Bishal Lamichhane, Suprinsa Paudyal, Chandra Dhakal
- Abstract要約: 本研究は、医療応用におけるGPT-4の評価について検討する。
質問票は,フィードバック(WF)とフィードバック(NF)のない質問(NF)の2つに分類した。
結果は、フィードバックは相対的な信頼に影響を及ぼすが、継続的に増加または減少しないことを示している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.3766673665651767
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: This study investigates GPT-4's assessment of its performance in healthcare
applications. A simple prompting technique was used to prompt the LLM with
questions taken from the United States Medical Licensing Examination (USMLE)
questionnaire and it was tasked to evaluate its confidence score before posing
the question and after asking the question. The questionnaire was categorized
into two groups-questions with feedback (WF) and questions with no feedback(NF)
post-question. The model was asked to provide absolute and relative confidence
scores before and after each question. The experimental findings were analyzed
using statistical tools to study the variability of confidence in WF and NF
groups. Additionally, a sequential analysis was conducted to observe the
performance variation for the WF and NF groups. Results indicate that feedback
influences relative confidence but doesn't consistently increase or decrease
it. Understanding the performance of LLM is paramount in exploring its utility
in sensitive areas like healthcare. This study contributes to the ongoing
discourse on the reliability of AI, particularly of LLMs like GPT-4, within
healthcare, offering insights into how feedback mechanisms might be optimized
to enhance AI-assisted medical education and decision support.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、医療応用におけるGPT-4の評価について検討する。
米国医学ライセンス試験 (USMLE) のアンケート調査から得られた質問に対して, 簡単なプロンプト法を用いてLCMを刺激し, 質問に反応する前にその信頼度を評価することを課題とした。
アンケートは,フィードバックなし群(wf)と無フィードバック群(nf)の2つのグループに分類した。
モデルは各質問の前後に絶対的および相対的信頼スコアを提供するよう求められた。
実験結果は,wf群とnf群の信頼性の変動を調べるために統計的ツールを用いて解析した。
さらに,WF群とNF群のパフォーマンス変動を観測するために,逐次解析を行った。
結果は、フィードバックは相対的な信頼に影響を及ぼすが、継続的に増加または減少しないことを示している。
LLMのパフォーマンスを理解することは、医療などのセンシティブな分野でその有用性を探求する上で最重要である。
この研究は、医療におけるAIの信頼性、特にGPT-4のようなLCMの信頼性に関する継続的な議論に寄与し、AI支援医療教育と意思決定支援を強化するためにフィードバックメカニズムをどのように最適化するかについての洞察を提供する。
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