論文の概要: Small Language Models Learn Enhanced Reasoning Skills from Medical Textbooks

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.00376v1
• Date: Sat, 30 Mar 2024 14:09:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-04 04:10:32.470699
• Title: Small Language Models Learn Enhanced Reasoning Skills from Medical Textbooks
• Title（参考訳）: 医学教科書から推論スキルの強化を学習する小言語モデル
• Authors: Hyunjae Kim, Hyeon Hwang, Jiwoo Lee, Sihyeon Park, Dain Kim, Taewhoo Lee, Chanwoong Yoon, Jiwoong Sohn, Donghee Choi, Jaewoo Kang,
• Abstract要約: 我々は,70億個のパラメータを持つ新しい医療AIシステムであるMeerkat-7Bを紹介する。 Meerkat-7Bは18の医学教科書から得られた高品質なチェーン・オブ・シーリングパスからなる,我々の新しい合成データセットを用いて訓練された。 GPT-3.5を13.1%上回り、MedTron-7BやBioMistral-7Bを13.4%、BioMistral-7Bを9.8%上回った。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.40940406100025
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While recent advancements in commercial large language models (LM) have shown promising results in medical tasks, their closed-source nature poses significant privacy and security concerns, hindering their widespread use in the medical field. Despite efforts to create open-source models, their limited parameters often result in insufficient multi-step reasoning capabilities required for solving complex medical problems. To address this, we introduce Meerkat-7B, a novel medical AI system with 7 billion parameters. Meerkat-7B was trained using our new synthetic dataset consisting of high-quality chain-of-thought reasoning paths sourced from 18 medical textbooks, along with diverse instruction-following datasets. Our system achieved remarkable accuracy across seven medical benchmarks, surpassing GPT-3.5 by 13.1%, as well as outperforming the previous best 7B models such as MediTron-7B and BioMistral-7B by 13.4% and 9.8%, respectively. Notably, it surpassed the passing threshold of the United States Medical Licensing Examination (USMLE) for the first time for a 7B-parameter model. Additionally, our system offered more detailed free-form responses to clinical queries compared to existing 7B and 13B models, approaching the performance level of GPT-3.5. This significantly narrows the performance gap with large LMs, showcasing its effectiveness in addressing complex medical challenges.
• Abstract（参考訳）: 近年の商業的大規模言語モデル(LM)の進歩は医療タスクにおいて有望な結果を示しているが、そのクローズドソースの性質は、プライバシーとセキュリティの重大な懸念を招き、医療分野での利用を妨げている。 オープンソースのモデルを作る努力にもかかわらず、それらの限られたパラメータは複雑な医療問題を解決するのに必要な多段階推論能力に不足をもたらすことが多い。 これを解決するために,70億個のパラメータを持つ新しい医療用AIシステムであるMeerkat-7Bを紹介する。 Meerkat-7Bは18の医学教科書から得られた高品質なチェーン・オブ・シーリングパスと多様な指導追跡データセットからなる、我々の新しい合成データセットを使用して訓練された。 GPT-3.5を13.1%上回り、メディトロン-7Bやバイオミストラル-7Bといった以前の最高の7Bモデルを13.4%、9.8%上回った。 特筆すべきは、米国医学ライセンス試験(USMLE)の通過閾値を7Bパラメーターモデルで初めて上回ったことである。 さらに, 既存の7Bモデルと13Bモデルと比較して, GPT-3.5の性能レベルに近づいた。 これにより、大規模なLMとパフォーマンスギャップが著しく狭まり、複雑な医療課題に対処する上での有効性が示される。

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