論文の概要: MedExQA: Medical Question Answering Benchmark with Multiple Explanations
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.06331v1
- Date: Mon, 10 Jun 2024 14:47:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-11 13:38:29.284236
- Title: MedExQA: Medical Question Answering Benchmark with Multiple Explanations
- Title（参考訳）: MedExQA: 複数説明付きベンチマークで回答する医療質問
- Authors: Yunsoo Kim, Jinge Wu, Yusuf Abdulle, Honghan Wu,
- Abstract要約: 本稿では,MedExQAについて紹介する。MedExQAは,医学的知識に関する大規模言語モデル (LLM) の理解を説明を通じて評価するための,医学的質問応答の新しいベンチマークである。
5つの異なる医療専門分野のデータセットを構築することで、現在の医療QAベンチマークの大きなギャップに対処する。
本研究は、医学LLMにおける説明可能性の重要性を強調し、分類精度以上のモデルを評価する効果的な方法論を提案し、特定の分野である音声言語病理学に光を当てる。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2246416434538308
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This paper introduces MedExQA, a novel benchmark in medical question-answering, to evaluate large language models' (LLMs) understanding of medical knowledge through explanations. By constructing datasets across five distinct medical specialties that are underrepresented in current datasets and further incorporating multiple explanations for each question-answer pair, we address a major gap in current medical QA benchmarks which is the absence of comprehensive assessments of LLMs' ability to generate nuanced medical explanations. Our work highlights the importance of explainability in medical LLMs, proposes an effective methodology for evaluating models beyond classification accuracy, and sheds light on one specific domain, speech language pathology, where current LLMs including GPT4 lack good understanding. Our results show generation evaluation with multiple explanations aligns better with human assessment, highlighting an opportunity for a more robust automated comprehension assessment for LLMs. To diversify open-source medical LLMs (currently mostly based on Llama2), this work also proposes a new medical model, MedPhi-2, based on Phi-2 (2.7B). The model outperformed medical LLMs based on Llama2-70B in generating explanations, showing its effectiveness in the resource-constrained medical domain. We will share our benchmark datasets and the trained model.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,医学的質問応答の新たなベンチマークであるMedExQAを紹介し,説明を通じて医学的知識に対する大規模言語モデル(LLM)の理解を評価する。
現在の5つの専門分野にまたがるデータセットを構築し,各問合せペアに複数の説明を組み込むことで,LCMの詳細な診断能力が欠如している現状のQAベンチマークにおいて大きなギャップを解消する。
本研究は,医学 LLM における説明可能性の重要性を強調し,分類精度以上のモデルを評価する効果的な方法論を提案し,GPT4 を含む現在の LLM の理解が不十分な特定の領域である音声言語病理に光を当てる。
その結果,複数説明による生成評価は人的評価とよく一致し,LLMのより堅牢な自動理解評価の機会が浮かび上がった。
オープンソースの医療用LLM(現在はLlama2)を多角化するために、Phi-2 (2.7B) に基づいた新しい医療モデル MedPhi-2 を提案する。
このモデルはLlama2-70Bをベースとした医療用LLMよりも優れており,資源制約された医療領域での有効性が示された。
ベンチマークデータセットとトレーニングされたモデルを共有します。
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