論文の概要: Using text embedding models and vector databases as text classifiers with the example of medical data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.16886v1
• Date: Wed, 7 Feb 2024 22:15:15 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-03 19:07:40.792320
• Title: Using text embedding models and vector databases as text classifiers with the example of medical data
• Title（参考訳）: 医学データを用いたテキスト分類器としてのテキスト埋め込みモデルとベクトルデータベースの利用
• Authors: Rishabh Goel
• Abstract要約: 本稿では, 医学分野における例と応用例を用いて, テキストを符号化し, 分類する手段として, ベクトルデータベースと埋め込みモデルの利用について検討する。 これらのツールの堅牢性は、提示されるデータの空間性に大きく依存していることを示し、ベクトルデータベース自体の低量のデータであっても、ベクトルデータベースはデータを分類するのに良い仕事をする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: The advent of Large Language Models (LLMs) is promising and has found application in numerous fields, but as it often is with the medical field, the bar is typically quite high [5]. In tandem with LLMs, vector embedding models and vector databases provide a robust way of expressing numerous modes of data that are easily digestible by typical machine learning models. Along with the ease of adding information, knowledge, and data to these vector databases, they provide a compelling reason to apply them in numerous fields where the task of retrieving information is typically done by humans. Researchers at Google have developed a clear alternative model, Med-PaLM [6] specifically designed to match a clinician's level of accuracy when it comes to medical knowledge. When training classifiers, and developing models, it is imperative to maintain factuality and reduce bias [4]. Here, we explore the use of vector databases and embedding models as a means of encoding, and classifying text with the example and application in the field of medicine. We show the robustness of these tools depends heavily on the sparsity of the data presented, and even with low amounts of data in the vector database itself, the vector database does a good job at classifying data [9]. Using various LLMs to generate the medical data, we also understand the limitations of the medical knowledge of these models and encourage further expert medical review of our testing data. By using vector databases to classify a clinician's notes on a patient presented with a certain ailment, we understand the limitations of such methods, but also the promise of their prospective use and with continued testing and experimentation, hope to explore a unique use case of vector databases and embedding models.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(llms)の出現は有望であり、多くの分野で応用されているが、医療分野においてよく見られるように、バーは一般的にかなり高い[5]。 LLMと組み合わせることで、ベクトル埋め込みモデルとベクトルデータベースは、典型的な機械学習モデルで容易に消化可能な、多数のデータモードを表現する堅牢な方法を提供する。 これらのベクトルデータベースに情報、知識、データを追加することの容易さに加えて、情報検索のタスクが一般的に人間が行う多くの分野に適用する説得力のある理由を提供している。 Googleの研究者たちは、医学的知識に関して臨床医の精度に合わせた明確な代替モデル、Med-PaLM [6]を開発した。 分類器の訓練やモデルの開発では, 事実性を維持し, バイアスを減らすことが不可欠である[4]。 本稿では,ベクタデータベースと埋め込みモデルを用いてテキストの符号化と分類を行い,医学分野での事例と応用について検討する。 これらのツールのロバスト性は、提示されるデータのスパース性に大きく依存しており、ベクタデータベース自体の低量のデータであっても、ベクタデータベースはデータを分類するのに優れている[9]。 各種LSMを用いて医療データを生成することにより、これらのモデルの医療知識の限界を理解し、テストデータのさらなる専門的な医療レビューを促進する。 特定の症状を呈する患者に対する臨床医のノートを分類するためにベクターデータベースを使用することで、このような方法の限界だけでなく、将来的な使用の可能性を理解し、テストと実験を継続することで、ベクターデータベースと埋め込みモデルのユニークなユースケースを探求したいと考えています。

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