論文の概要: CollectiveSFT: Scaling Large Language Models for Chinese Medical Benchmark with Collective Instructions in Healthcare

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19705v3
• Date: Sat, 28 Sep 2024 02:05:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-08 14:27:29.657140
• Title: CollectiveSFT: Scaling Large Language Models for Chinese Medical Benchmark with Collective Instructions in Healthcare
• Title（参考訳）: CollectiveSFT:中国医学ベンチマークのための大規模言語モデルのスケーリングと医療における集団指導
• Authors: Jingwei Zhu, Minghuan Tan, Min Yang, Ruixue Li, Hamid Alinejad-Rokny,
• Abstract要約: 本研究は中国における総合医療ベンチマーク(CMB)に焦点を当てる。 私たちは、より大きなモデルに匹敵するスコアを得るために、より小さなベースモデルをトレーニングしました。 幅広い指導内容を統合することで,データ品質の不整合などの潜在的な問題に対処する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.218718086529462
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid progress in Large Language Models (LLMs) has prompted the creation of numerous benchmarks to evaluate their capabilities.This study focuses on the Comprehensive Medical Benchmark in Chinese (CMB), showcasing how dataset diversity and distribution in supervised fine-tuning (SFT) may enhance LLM performance.Remarkably, We successfully trained a smaller base model to achieve scores comparable to larger models, indicating that a diverse and well-distributed dataset can optimize performance regardless of model size.This study suggests that even smaller models may reach high performance levels with carefully curated and varied datasets. By integrating a wide range of instructional content, our approach addresses potential issues such as data quality inconsistencies. Our results imply that a broader spectrum of training data may enhance a model's ability to generalize and perform effectively across different medical scenarios, highlighting the importance of dataset quality and diversity in fine-tuning processes. We open-source the model for future research at https://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CollectiveSFT
• Abstract（参考訳）: LLM(Large Language Models)の急速な進歩は、その能力を評価するための多数のベンチマークの作成を促している。この研究は、中国における包括的医療ベンチマーク(CMB)に焦点を当て、教師付き微調整(SFT)におけるデータセットの多様性と分散が、LLMのパフォーマンスをいかに向上させるかを示す。注目すべきことに、我々は、より大きなモデルに匹敵するスコアを達成するために、小さなベースモデルをトレーニングし、モデルのサイズに関わらず、多種多様な分散データセットがパフォーマンスを最適化できることを示した。 幅広い指導内容を統合することで,データ品質の不整合などの潜在的な問題に対処する。 以上の結果から,より広い範囲のトレーニングデータにより,データセットの品質と微調整プロセスにおける多様性の重要性を浮き彫りにすることで,さまざまな医療シナリオに対してモデルを一般化し,効果的に実行する能力が向上する可能性が示唆された。 我々は、将来の研究のためのモデルをhttps://github.com/CAS-SIAT-XinHai/CollectiveSFTでオープンソース化しました。

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