論文の概要: Assessing The Potential Of Mid-Sized Language Models For Clinical QA

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15894v1
• Date: Wed, 24 Apr 2024 14:32:34 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-04-26 19:01:10.917892
• Title: Assessing The Potential Of Mid-Sized Language Models For Clinical QA
• Title（参考訳）: 臨床QAにおける中規模言語モデルの可能性の評価
• Authors: Elliot Bolton, Betty Xiong, Vijaytha Muralidharan, Joel Schamroth, Vivek Muralidharan, Christopher D. Manning, Roxana Daneshjou,
• Abstract要約: GPT-4 や Med-PaLM のような大規模言語モデルは、臨床上のタスクにおいて顕著な性能を示した。 BioGPT-large、BioMedLM、LLaMA 2、Mistral 7Bのような中型モデルはこれらの欠点を避ける。 本研究は,臨床業務におけるオープンソース中規模モデルの初回評価を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 24.116649037975762
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large language models, such as GPT-4 and Med-PaLM, have shown impressive performance on clinical tasks; however, they require access to compute, are closed-source, and cannot be deployed on device. Mid-size models such as BioGPT-large, BioMedLM, LLaMA 2, and Mistral 7B avoid these drawbacks, but their capacity for clinical tasks has been understudied. To help assess their potential for clinical use and help researchers decide which model they should use, we compare their performance on two clinical question-answering (QA) tasks: MedQA and consumer query answering. We find that Mistral 7B is the best performing model, winning on all benchmarks and outperforming models trained specifically for the biomedical domain. While Mistral 7B's MedQA score of 63.0% approaches the original Med-PaLM, and it often can produce plausible responses to consumer health queries, room for improvement still exists. This study provides the first head-to-head assessment of open source mid-sized models on clinical tasks.
• Abstract（参考訳）: GPT-4 や Med-PaLM のような大規模言語モデルは、臨床上のタスクにおいて顕著なパフォーマンスを示しているが、それらは計算へのアクセスを必要とし、クローズソースであり、デバイスにデプロイすることができない。 BioGPT-large、BioMedLM、LLaMA 2、Mistral 7Bのような中型モデルはこれらの欠点を回避しているが、臨床業務の能力は検討されている。 臨床利用の可能性を評価し,どのモデルを使うべきかを研究者が決定するのを助けるために,臨床質問応答(QA)の2つのタスク,MedQAとコンシューマクエリ応答を比較した。 Mistral 7Bは、すべてのベンチマークで優勝し、バイオメディカルドメイン向けに訓練されたモデルよりも優れています。 Mistral 7B の MedQA スコアは 63.0% で、オリジナルの Med-PaLM に近づき、コンシューマー向けヘルスクエリに対するもっともらしい応答を生成することができるが、改善の余地はまだ残っている。 本研究は,臨床業務におけるオープンソース中規模モデルの初回評価を行う。

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