Fugu-MT 論文翻訳(概要): BiomedRAG: A Retrieval Augmented Large Language Model for Biomedicine

論文の概要: BiomedRAG: A Retrieval Augmented Large Language Model for Biomedicine

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00465v3
Date: Fri, 3 May 2024 01:12:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-05-06 11:57:06.849200
Title: BiomedRAG: A Retrieval Augmented Large Language Model for Biomedicine
Title（参考訳）: BiomedRAG: バイオメディシンのための検索型大規模言語モデル
Authors: Mingchen Li, Halil Kilicoglu, Hua Xu, Rui Zhang,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカルおよび医療分野における様々な応用のための重要なリソースとして急速に現れてきた。 textscBiomedRAGは5つのバイオメディカルNLPタスクで優れたパフォーマンスを実現している。 textscBiomedRAG は、GIT と ChemProt コーパスにおいて、マイクロF1スコアが 81.42 と 88.83 の他のトリプル抽出システムより優れている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 19.861178160437827
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have swiftly emerged as vital resources for different applications in the biomedical and healthcare domains; however, these models encounter issues such as generating inaccurate information or hallucinations. Retrieval-augmented generation provided a solution for these models to update knowledge and enhance their performance. In contrast to previous retrieval-augmented LMs, which utilize specialized cross-attention mechanisms to help LLM encode retrieved text, BiomedRAG adopts a simpler approach by directly inputting the retrieved chunk-based documents into the LLM. This straightforward design is easily applicable to existing retrieval and language models, effectively bypassing noise information in retrieved documents, particularly in noise-intensive tasks. Moreover, we demonstrate the potential for utilizing the LLM to supervise the retrieval model in the biomedical domain, enabling it to retrieve the document that assists the LM in improving its predictions. Our experiments reveal that with the tuned scorer,\textsc{ BiomedRAG} attains superior performance across 5 biomedical NLP tasks, encompassing information extraction (triple extraction, relation extraction), text classification, link prediction, and question-answering, leveraging over 9 datasets. For instance, in the triple extraction task, \textsc{BiomedRAG} outperforms other triple extraction systems with micro-F1 scores of 81.42 and 88.83 on GIT and ChemProt corpora, respectively.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、バイオメディカルおよび医療分野における様々な応用のための重要なリソースとして急速に現れてきたが、これらのモデルは不正確な情報の生成や幻覚といった問題に直面している。 Retrieval-augmented Generationは、これらのモデルが知識を更新し、パフォーマンスを向上させるためのソリューションを提供する。従来の検索拡張LMとは対照的に,検索したテキストをLSMにエンコードする際,検索したチャンクベースの文書を直接LLMに入力することで,よりシンプルなアプローチを採用する。この簡単な設計は、既存の検索や言語モデルに容易に適用でき、特にノイズ集約タスクにおいて、検索した文書のノイズ情報を効果的にバイパスすることができる。さらに, LLM を利用したバイオメディカル領域の検索モデルを監督し, LM を補助する文書を検索し, その予測を改善する可能性を示した。実験の結果, 情報抽出(三重抽出, 関係抽出), テキスト分類, リンク予測, 質問応答などを含む5つのNLPタスクにおいて, 9件以上のデータセットを活用でき, 優れた性能が得られることがわかった。例えば、トリプル抽出タスクでは、 \textsc{BiomedRAG} は、GIT と ChemProt のコーパスにおいて、それぞれ 81.42 と 88.83 のマイクロF1スコアを持つ他のトリプル抽出システムより優れている。

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