論文の概要: Qibo: A Large Language Model for Traditional Chinese Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.16056v1
• Date: Sun, 24 Mar 2024 07:48:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-26 17:45:32.018841
• Title: Qibo: A Large Language Model for Traditional Chinese Medicine
• Title（参考訳）: Qibo: 漢方医学における大規模言語モデル
• Authors: Heyi Zhang, Xin Wang, Zhaopeng Meng, Yongzhe Jia, Dawei Xu,
• Abstract要約: 我々は,TCM理論の特徴となる専門知識を持つ大規模モデルを実現するため,TCMの分野におけるプロフェッショナルコーパスの構築と組織化を目指している。 LLaMAをベースとしたQiboモデルも開発しています。これはTCMの分野において、事前トレーニングから監督ファインチューニング(SFT)までの完全なトレーニングプロセスを実行する最初のLLMです。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.880218477651418
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: In the field of Artificial Intelligence, Large Language Models (LLMs) have demonstrated significant advances in user intent understanding and response in a number of specialized domains, including medicine, law, and finance. However, in the unique domain of traditional Chinese medicine (TCM), the performance enhancement of LLMs is challenged by the essential differences between its theories and modern medicine, as well as the lack of specialized corpus resources. In this paper, we aim to construct and organize a professional corpus in the field of TCM, to endow the large model with professional knowledge that is characteristic of TCM theory, and to successfully develop the Qibo model based on LLaMA, which is the first LLM in the field of TCM to undergo a complete training process from pre-training to Supervised Fine-Tuning (SFT). Furthermore, we develop the Qibo-benchmark, a specialized tool for evaluating the performance of LLMs, which is a specialized tool for evaluating the performance of LLMs in the TCM domain. This tool will provide an important basis for quantifying and comparing the understanding and application capabilities of different models in the field of traditional Chinese medicine, and provide guidance for future research directions and practical applications of intelligent assistants for traditional Chinese medicine. Finally, we conducted sufficient experiments to prove that Qibo has good performance in the field of traditional Chinese medicine.
• Abstract（参考訳）: 人工知能の分野では、Large Language Models (LLMs) は、医学、法律、金融など、多くの専門分野において、ユーザ意図の理解と応答において大きな進歩を見せている。 しかし、伝統的な漢方医学(TCM)の独自の領域においては、その理論と近代医学の本質的な違いや専門的なコーパス資源の欠如により、LCMの性能向上が課題となっている。 本稿では,TCMの分野におけるプロフェッショナルコーパスの構築と組織化をめざし,TCM理論の特徴である専門知識を持つ大規模モデルの実現と,事前学習から監視ファインチューニング(SFT)までの完全なトレーニングプロセスを実現するための,TCM分野における最初のLLMであるLLaMAに基づくQiboモデルの開発を成功させる。 さらに,本研究では,TLMの性能評価ツールであるQibo-benchmarkを開発した。 本ツールは、漢方医学分野における各種モデルの理解と応用能力の定量化と比較のための重要な基盤を提供するとともに、今後の研究方向や、中国伝統医学におけるインテリジェントアシスタントの実践的応用に関するガイダンスを提供する。 最後に,Qiboが漢方医学の分野で優れていることを示す十分な実験を行った。

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