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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.12749v5
• Date: Sat, 02 Nov 2024 03:17:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-11-05 14:44:57.477582
• 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, Lingfei Qian, Huan He, Dennis Shung, Lucila Ohno-Machado, Yonghui Wu, Hua Xu, Jiang Bian,
• Abstract要約: Me-LLaMAは、オープンソースのLLaMAモデルに基づく新しい医療用LLMファミリーである。 Me-LLaMAは、大規模でドメイン固有のデータセットを活用することで、医学的テキスト分析と診断に最適化されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 40.605272546448
• License:
• Abstract: Recent advancements in large language models (LLMs) like ChatGPT and LLaMA show promise in medical applications, yet challenges remain in medical language comprehension. This study presents Me-LLaMA, a new medical LLM family based on open-source LLaMA models, optimized for medical text analysis and diagnosis by leveraging large-scale, domain-specific datasets. The Me-LLaMA family, including foundation models Me-LLaMA 13/70B and their chat-enhanced versions, was developed through continued pre-training and instruction tuning with 129B tokens and 214K samples from biomedical and clinical sources. Training the 70B models required over 100,000 A100 GPU hours. Me-LLaMA's performance was evaluated across six medical text analysis tasks using 12 benchmark datasets and complex clinical case diagnosis, with automatic and human evaluations. Results indicate Me-LLaMA outperforms LLaMA and other open-source medical LLMs in zero-shot and supervised settings. Task-specific tuning further boosts performance, surpassing ChatGPT on 7 of 8 datasets and GPT-4 on 5 of 8. For complex clinical cases, Me-LLaMA achieves performance comparable to ChatGPT and GPT-4. This work underscores the importance of domain-specific data in developing medical LLMs and addresses the high computational costs involved in training, highlighting a balance between pre-training and fine-tuning strategies. Me-LLaMA models are now accessible under user agreements, providing a valuable resource for advancing medical AI.
• 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おいて有望であるが、医学的言語理解においては課題が残っている。 本研究では,LLaMAモデルに基づく医療用LLMファミリーであるMe-LLaMAについて述べる。 基礎モデルであるMe-LLaMA 13/70Bを含むMe-LLaMAファミリーとそのチャット強化版は、129Bトークンと214Kサンプルのバイオメディカルおよび臨床ソースによるトレーニングと指導の継続を通じて開発された。 70Bモデルのトレーニングには10万以上のA100 GPU時間が必要だった。 Me-LLaMAの性能は、12のベンチマークデータセットと複雑な臨床症例診断を用いて、6つの医学的テキスト分析タスクで評価され、自動的および人的評価が行われた。 その結果,Me-LLaMAはゼロショットおよび教師付き設定でLLaMAや他のオープンソース医療用LLMよりも優れていた。 タスク固有のチューニングはパフォーマンスをさらに向上させ、8つのデータセットの7つでChatGPT、そして8つのデータセットの5つでGPT-4を上回っている。 複雑な臨床症例では、Me-LLaMAはChatGPTやGPT-4と同等の性能を発揮する。 この研究は、医学LLMの開発におけるドメイン固有データの重要性を強調し、トレーニングにかかわる高い計算コストに対処し、事前学習と微調整戦略のバランスを強調する。 Me-LLaMAモデルは、ユーザ契約の下でアクセス可能となり、医療AIを前進させるための貴重なリソースを提供する。

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