論文の概要: WangLab at MEDIQA-M3G 2024: Multimodal Medical Answer Generation using Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.14567v1
- Date: Mon, 22 Apr 2024 20:29:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-24 17:48:00.548509
- Title: WangLab at MEDIQA-M3G 2024: Multimodal Medical Answer Generation using Large Language Models
- Title（参考訳）: WangLab at MEDIQA-M3G 2024: 大規模言語モデルを用いたマルチモーダル医療回答生成
- Authors: Ronald Xie, Steven Palayew, Augustin Toma, Gary Bader, Bo Wang,
- Abstract要約: タスクの英語圏における2つのスタンドアロン解について結果を報告する。
我々は,多段階LLM法とCLIP画像分類法を,今後の研究の道筋として捉えた。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.7931394318054155
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: This paper outlines our submission to the MEDIQA2024 Multilingual and Multimodal Medical Answer Generation (M3G) shared task. We report results for two standalone solutions under the English category of the task, the first involving two consecutive API calls to the Claude 3 Opus API and the second involving training an image-disease label joint embedding in the style of CLIP for image classification. These two solutions scored 1st and 2nd place respectively on the competition leaderboard, substantially outperforming the next best solution. Additionally, we discuss insights gained from post-competition experiments. While the performance of these two solutions have significant room for improvement due to the difficulty of the shared task and the challenging nature of medical visual question answering in general, we identify the multi-stage LLM approach and the CLIP image classification approach as promising avenues for further investigation.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,MEDIQA2024 Multilingual and Multimodal Medical Answer Generation (M3G) の課題について概説する。
課題の英語カテゴリにおける2つのスタンドアロンソリューションについて,第1にClaude 3 Opus APIへの2つの連続API呼び出し,第2に画像分類用CLIPのスタイルに画像解析ラベルを埋め込む訓練を行った。
これらの2つのソリューションは、それぞれ競技のリーダーボードで1位と2位を獲得し、次のベストソリューションを大幅に上回った。
さらに,競争後の実験から得られた知見についても論じる。
共有課題の難易度や医学的視覚的質問応答の難しさなどにより,これらの2つのソリューションの性能は改善の余地が大きいが,多段階LCMアプローチとCLIP画像分類アプローチは今後の研究の道筋として期待できるものである。
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