論文の概要: Large Language Models in the Clinic: A Comprehensive Benchmark

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.00716v4
• Date: Wed, 16 Oct 2024 09:18:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-17 13:39:57.064571
• Title: Large Language Models in the Clinic: A Comprehensive Benchmark
• Title（参考訳）: 診療所における大規模言語モデル:総合ベンチマーク
• Authors: Fenglin Liu, Zheng Li, Hongjian Zhou, Qingyu Yin, Jingfeng Yang, Xianfeng Tang, Chen Luo, Ming Zeng, Haoming Jiang, Yifan Gao, Priyanka Nigam, Sreyashi Nag, Bing Yin, Yining Hua, Xuan Zhou, Omid Rohanian, Anshul Thakur, Lei Clifton, David A. Clifton,
• Abstract要約: 診療所の大規模言語モデル(LLM)をよりよく理解するためのベンチマークであるClimateBenchを構築した。 まず、さまざまな臨床言語の生成、理解、推論タスクを含む11の既存のデータセットを収集します。 次に,現実の実践において複雑だが一般的である6つの新しいデータセットと臨床タスクを構築した。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で、20個のLDMを広範囲に評価する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 63.21278434331952
• License:
• Abstract: The adoption of large language models (LLMs) to assist clinicians has attracted remarkable attention. Existing works mainly adopt the close-ended question-answering (QA) task with answer options for evaluation. However, many clinical decisions involve answering open-ended questions without pre-set options. To better understand LLMs in the clinic, we construct a benchmark ClinicBench. We first collect eleven existing datasets covering diverse clinical language generation, understanding, and reasoning tasks. Furthermore, we construct six novel datasets and clinical tasks that are complex but common in real-world practice, e.g., open-ended decision-making, long document processing, and emerging drug analysis. We conduct an extensive evaluation of twenty-two LLMs under both zero-shot and few-shot settings. Finally, we invite medical experts to evaluate the clinical usefulness of LLMs. The benchmark data is available at https://github.com/AI-in-Health/ClinicBench.
• Abstract（参考訳）: 臨床医を支援するための大規模言語モデル(LLM)の導入が注目されている。 既存の作業は主に、評価のための回答オプションを備えたクローズドな質問応答(QA)タスクを採用しています。 しかし、多くの臨床的決定は、事前に設定された選択肢なしで、オープンエンドの質問に答えることを含む。 診療所におけるLSMの理解を深めるため,ベンチマークClimateBenchを構築した。 まず、さまざまな臨床言語の生成、理解、推論タスクを含む11の既存のデータセットを収集します。 さらに、現実の実践において複雑だが一般的な6つの新しいデータセットと臨床タスク、例えば、オープンエンド意思決定、長期文書処理、創発的薬物分析を構築した。 ゼロショット設定と少数ショット設定の両方で、20個のLDMを広範囲に評価する。 最後に, LLMの臨床的有用性を評価するために, 医療専門家を招待する。 ベンチマークデータはhttps://github.com/AI-in-Health/ClinicBench.comで公開されている。

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