Fugu-MT 論文翻訳(概要): Large Language Models for Multi-Choice Question Classification of Medical Subjects

論文の概要: Large Language Models for Multi-Choice Question Classification of Medical Subjects

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.14582v1
Date: Thu, 21 Mar 2024 17:36:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-03-22 13:10:20.587364
Title: Large Language Models for Multi-Choice Question Classification of Medical Subjects
Title（参考訳）: 医療者の多項目質問分類のための大規模言語モデル
Authors: Víctor Ponce-López,
Abstract要約: 我々は, 深層ニューラルネットワークを用いて, 被ばく被ばく被ばく者への質問の分類を行う。医療分野におけるマルチクラス化タスクにおいて,AI と LLM の能力について述べる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.2020207586732771
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: The aim of this paper is to evaluate whether large language models trained on multi-choice question data can be used to discriminate between medical subjects. This is an important and challenging task for automatic question answering. To achieve this goal, we train deep neural networks for multi-class classification of questions into the inferred medical subjects. Using our Multi-Question (MQ) Sequence-BERT method, we outperform the state-of-the-art results on the MedMCQA dataset with an accuracy of 0.68 and 0.60 on their development and test sets, respectively. In this sense, we show the capability of AI and LLMs in particular for multi-classification tasks in the Healthcare domain.
Abstract（参考訳）: 本研究の目的は,多票質問データに基づいて学習した大規模言語モデルを用いて,医療関係者の差別化を図ることである。これは、自動質問応答の重要かつ困難なタスクである。この目的を達成するために、我々は、推論された医療対象に対する質問の多クラス分類のためのディープニューラルネットワークを訓練する。 MedMCQAデータセットでは,Multi-Question (MQ) Sequence-BERT法を用いて,開発およびテストセットにおいて,それぞれ0.68と0.60の精度で,最先端の結果よりも優れていた。この意味では、医療分野におけるマルチクラス化タスクにおいて、AIとLLMの能力を示す。

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