論文の概要: BioMistral: A Collection of Open-Source Pretrained Large Language Models
for Medical Domains
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10373v1
- Date: Thu, 15 Feb 2024 23:39:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-19 18:08:25.214876
- Title: BioMistral: A Collection of Open-Source Pretrained Large Language Models
for Medical Domains
- Title（参考訳）: BioMistral: オープンソースで事前訓練された医療ドメイン用大規模言語モデルのコレクション
- Authors: Yanis Labrak, Adrien Bazoge, Emmanuel Morin, Pierre-Antoine Gourraud,
Mickael Rouvier, Richard Dufour
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は近年,顕著な汎用性を示している。
健康状況に合わせて様々なオープンソース LLM が利用可能であるにもかかわらず、汎用 LLM を医療分野に適用することは重大な課題である。
我々は、Mistralを基盤モデルとして、バイオメディカルドメインに適したオープンソースのLLMであるBioMistralを紹介した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.952207782569355
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable versatility in
recent years, offering potential applications across specialized domains such
as healthcare and medicine. Despite the availability of various open-source
LLMs tailored for health contexts, adapting general-purpose LLMs to the medical
domain presents significant challenges. In this paper, we introduce BioMistral,
an open-source LLM tailored for the biomedical domain, utilizing Mistral as its
foundation model and further pre-trained on PubMed Central. We conduct a
comprehensive evaluation of BioMistral on a benchmark comprising 10 established
medical question-answering (QA) tasks in English. We also explore lightweight
models obtained through quantization and model merging approaches. Our results
demonstrate BioMistral's superior performance compared to existing open-source
medical models and its competitive edge against proprietary counterparts.
Finally, to address the limited availability of data beyond English and to
assess the multilingual generalization of medical LLMs, we automatically
translated and evaluated this benchmark into 7 other languages. This marks the
first large-scale multilingual evaluation of LLMs in the medical domain.
Datasets, multilingual evaluation benchmarks, scripts, and all the models
obtained during our experiments are freely released.
- Abstract（参考訳）: 近年、LLM(Large Language Models)は、医療や医療などの専門分野にまたがる潜在的な応用を提供する、顕著な汎用性を示している。
健康状況に合わせて様々なオープンソース LLM が利用可能であるにもかかわらず、汎用 LLM を医療分野に適用することは重大な課題である。
本稿では、Mistralを基礎モデルとして活用し、PubMed Centralで事前学習した、バイオメディカルドメインに適したオープンソースのLCMであるBioMistralを紹介する。
本研究は、英語で確立された10のQAタスクからなるベンチマークに基づいて、BioMistralの総合評価を行う。
また,量子化およびモデルマージアプローチによって得られた軽量モデルについても検討する。
以上の結果から,BioMistralは既存のオープンソース医療モデルと比較して優れた性能を示し,プロプライエタリな医療モデルと競合する優位性を示した。
最後に,医学用LLMの多言語一般化を評価するため,このベンチマークを英語以外の7言語に自動翻訳し,評価した。
医学領域におけるLLMの大規模多言語評価はこれが初めてである。
実験で得られたデータセット、多言語評価ベンチマーク、スクリプト、およびすべてのモデルを自由にリリースします。
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