論文の概要: Me LLaMA: Foundation Large Language Models for Medical Applications

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12749v4
• Date: Thu, 11 Apr 2024 16:42:55 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-12 18:35:56.647389
• Title: Me LLaMA: Foundation Large Language Models for Medical Applications
• Title（参考訳）: Me LLaMA:医療応用のための基礎的な大規模言語モデル
• Authors: Qianqian Xie, Qingyu Chen, Aokun Chen, Cheng Peng, Yan Hu, Fongci Lin, Xueqing Peng, Jimin Huang, Jeffrey Zhang, Vipina Keloth, Xinyu Zhou, Huan He, Lucila Ohno-Machado, Yonghui Wu, Hua Xu, Jiang Bian,
• Abstract要約: Me-LLaMAは、バイオメディカルデータと臨床データの両方を利用する新しい医療基盤モデルである。 Me-LLaMAモデルは、ゼロショット、少数ショット、教師あり学習能力において、既存のオープンソース医療用LLMよりも優れたパフォーマンスを実現する。 Me-LLaMAモデルは8つのデータセットのうち7つでChatGPTを、8つのデータセットのうち5つでGPT-4を上回ります。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.01236455049301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) such as ChatGPT and LLaMA have hinted at their potential to revolutionize medical applications, yet their application in clinical settings often reveals limitations due to a lack of specialized training on medical-specific data. In response to this challenge, this study introduces Me-LLaMA, a novel medical LLM family that includes foundation models - Me-LLaMA 13/70B, along with their chat-enhanced versions - Me-LLaMA 13/70B-chat, developed through continual pre-training and instruction tuning of LLaMA2 using large medical datasets. Our methodology leverages a comprehensive domain-specific data suite, including a large-scale, continual pre-training dataset with 129B tokens, an instruction tuning dataset with 214k samples, and a new medical evaluation benchmark (MIBE) across six critical medical tasks with 12 datasets. Our extensive evaluation using the MIBE shows that Me-LLaMA models achieve overall better performance than existing open-source medical LLMs in zero-shot, few-shot and supervised learning abilities. With task-specific instruction tuning, Me-LLaMA models outperform ChatGPT on 7 out of 8 datasets and GPT-4 on 5 out of 8 datasets. In addition, we investigated the catastrophic forgetting problem, and our results show that Me-LLaMA models outperform other open-source medical LLMs in mitigating this issue. Me-LLaMA is one of the largest open-source medical foundation LLMs that use both biomedical and clinical data. It exhibits superior performance across both general and medical tasks compared to other open-source medical LLMs, rendering it an attractive choice for medical AI applications. We release our models, datasets, and evaluation scripts at: https://github.com/BIDS-Xu-Lab/Me-LLaMA.
• Abstract（参考訳）: ChatGPTやLLaMAのような大規模言語モデル(LLM)の最近の進歩は、医学的応用に革命をもたらす可能性を示唆している。 そこで本研究では,Me-LLaMA 13/70Bとチャット強化版であるMe-LLaMA 13/70B-chatを,大規模医療データセットを用いたLLaMA2の継続事前トレーニングおよび指導チューニングにより導入した,新しい医療用LLMファミリーであるMe-LLaMAを紹介する。 提案手法では,129Bトークンによる大規模かつ連続的な事前トレーニングデータセット,214kサンプルによる命令チューニングデータセット,12データセットによる6つの重要な医療タスクを対象としたMIBE(医療評価ベンチマーク)など,包括的なドメイン固有データスイートを活用している。 MIBEを用いた広範囲な評価により,Me-LLaMAモデルは,ゼロショット,少数ショット,教師あり学習能力において,既存のオープンソース医療用LLMよりも総合的に優れた性能を発揮することが示された。 タスク固有の命令チューニングにより、Me-LLaMAモデルは8つのデータセットのうち7つでChatGPTを、8つのデータセットのうち5つでGPT-4を上回ります。 さらに, 破滅的な忘れ込み問題を検討した結果, Me-LLaMA モデルが他のオープンソース医療用 LLM モデルより優れており, この問題を緩和していることがわかった。 Me-LLaMAは、バイオメディカルデータと臨床データの両方を使用する、最大のオープンソース医療財団の1つである。 他のオープンソース医療用LLMと比較して、一般的なタスクと医療タスクの両方で優れたパフォーマンスを示しており、医療AIアプリケーションにとって魅力的な選択である。 モデル、データセット、評価スクリプトをhttps://github.com/BIDS-Xu-Lab/Me-LLaMAでリリースします。

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