論文の概要: WellDunn: On the Robustness and Explainability of Language Models and Large Language Models in Identifying Wellness Dimensions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.12058v1
- Date: Mon, 17 Jun 2024 19:50:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 23:57:20.012557
- Title: WellDunn: On the Robustness and Explainability of Language Models and Large Language Models in Identifying Wellness Dimensions
- Title（参考訳）: WellDunn: ウェルネス次元の同定における言語モデルと大規模言語モデルのロバスト性と説明可能性について
- Authors: Seyedali Mohammadi, Edward Raff, Jinendra Malekar, Vedant Palit, Francis Ferraro, Manas Gaur,
- Abstract要約: 言語モデル (LM) は, 予後のリスクを高めることで, 臨床実践におけるモデルの有用性の十分なリトマステストにはならない, メンタルヘルスの分野で提案されている。
ウェルネス次元(WD)の同定におけるLMの妥当性と説明性に着目した評価設計を提案する。
LM/LLMの4つの驚くべき結果が明らかになった。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 46.60244609728416
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Language Models (LMs) are being proposed for mental health applications where the heightened risk of adverse outcomes means predictive performance may not be a sufficient litmus test of a model's utility in clinical practice. A model that can be trusted for practice should have a correspondence between explanation and clinical determination, yet no prior research has examined the attention fidelity of these models and their effect on ground truth explanations. We introduce an evaluation design that focuses on the robustness and explainability of LMs in identifying Wellness Dimensions (WD). We focus on two mental health and well-being datasets: (a) Multi-label Classification-based MultiWD, and (b) WellXplain for evaluating attention mechanism veracity against expert-labeled explanations. The labels are based on Halbert Dunn's theory of wellness, which gives grounding to our evaluation. We reveal four surprising results about LMs/LLMs: (1) Despite their human-like capabilities, GPT-3.5/4 lag behind RoBERTa, and MedAlpaca, a fine-tuned LLM fails to deliver any remarkable improvements in performance or explanations. (2) Re-examining LMs' predictions based on a confidence-oriented loss function reveals a significant performance drop. (3) Across all LMs/LLMs, the alignment between attention and explanations remains low, with LLMs scoring a dismal 0.0. (4) Most mental health-specific LMs/LLMs overlook domain-specific knowledge and undervalue explanations, causing these discrepancies. This study highlights the need for further research into their consistency and explanations in mental health and well-being.
- Abstract（参考訳）: 言語モデル (LM) は, 予後のリスクを高めることで, 臨床実践におけるモデルの有用性の十分なリトマステストにはならない, メンタルヘルスの分野で提案されている。
実践に信頼できるモデルは、説明と臨床的決定の対応性を持つべきであるが、これらのモデルの注意力と、それらの基礎的真理的説明への影響について、事前の研究は行われていない。
本稿では,ウェルネス次元(WD)の同定におけるLMの堅牢性と説明性に着目した評価設計を提案する。
2つのメンタルヘルスと幸福なデータセットに焦点を当てます。
(a)多ラベル分類に基づくMultiWD及び
b) 専門家による説明に対する注意機構の妥当性を評価するためのWellXplain
ラベルはハルベルト・ダンのウェルネスの理論に基づいている。
1)人間のような能力にもかかわらず、RoBERTaに遅れてGPT-3.5/4ラグ、そしてMedAlpacaでは、微調整のLDMでは、パフォーマンスや説明に顕著な改善が得られなかった。
2)信頼性指向の損失関数に基づくLMの予測を再検討した結果,性能低下が顕著であった。
(3) すべてのLM/LLMにおいて, 注意と説明の整合性は低く, LLMは0.0。
(4)ほとんどの精神保健専門のLM/LLMは、ドメイン固有の知識や価値の低い説明を見落とし、これらの相違の原因となった。
この研究は、精神保健と健康における一貫性と説明について、さらなる研究の必要性を強調している。
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