論文の概要: STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.19973v1
• Date: Fri, 28 Jun 2024 15:01:23 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 16:30:41.060019
• Title: STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical
• Title（参考訳）: STLLaVA-Med: 自己学習型大規模言語と医用ビジョンアシスタント
• Authors: Guohao Sun, Can Qin, Huazhu Fu, Linwei Wang, Zhiqiang Tao,
• Abstract要約: STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。 STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 58.79671189792399
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Large Vision-Language Models (LVLMs) have shown significant potential in assisting medical diagnosis by leveraging extensive biomedical datasets. However, the advancement of medical image understanding and reasoning critically depends on building high-quality visual instruction data, which is costly and labor-intensive to obtain, particularly in the medical domain. To mitigate this data-starving issue, we introduce Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical (STLLaVA-Med). The proposed method is designed to train a policy model (an LVLM) capable of auto-generating medical visual instruction data to improve data efficiency, guided through Direct Preference Optimization (DPO). Specifically, a more powerful and larger LVLM (e.g., GPT-4o) is involved as a biomedical expert to oversee the DPO fine-tuning process on the auto-generated data, encouraging the policy model to align efficiently with human preferences. We validate the efficacy and data efficiency of STLLaVA-Med across three major medical Visual Question Answering (VQA) benchmarks, demonstrating competitive zero-shot performance with the utilization of only 9% of the medical data.
• Abstract（参考訳）: LVLM(Large Vision-Language Models)は、幅広いバイオメディカルデータセットを活用することで、医学的診断を支援する大きな可能性を示している。 しかし、医用画像理解・推論の進歩は、医用領域、特に医療領域において、高コストで労働集約的な高品質な視覚指導データの構築に大きく依存する。 このデータ探索問題を緩和するために,医療用自己学習大言語とビジョンアシスタント(STLLaVA-Med)を紹介する。 提案手法は,医用ビジュアルインストラクションデータを自動生成してデータ効率を向上させる政策モデル(LVLM)を訓練するために設計され,DPO(Direct Preference Optimization)によって導かれる。 具体的には、より強力でより大きなLVLM(例えば、GPT-4o)が生物医学の専門家として関与し、自動生成データ上でDPOの微調整プロセスを監督し、政策モデルが人間の嗜好と効率的に整合することを奨励する。 STLLaVA-Medの3つの主要な医用ビジュアル質問応答 (VQA) ベンチマークの有効性とデータ効率を検証し, 医用データのわずか9%を有効利用して, 競争力のあるゼロショット性能を実証した。

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