論文の概要: Med42-v2: A Suite of Clinical LLMs
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.06142v1
- Date: Mon, 12 Aug 2024 13:37:31 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-13 13:13:27.385551
- Title: Med42-v2: A Suite of Clinical LLMs
- Title(参考訳): Med42-v2 : 臨床用LLMのスイート
- Authors: Clément Christophe, Praveen K Kanithi, Tathagata Raha, Shadab Khan, Marco AF Pimentel,
- Abstract要約: Med42-v2は臨床用多言語モデル(LLM)のセットを導入した
これらのモデルはLlama3アーキテクチャに基づいて構築され、特殊な臨床データを用いて微調整される。
臨床クエリを理解し、推論タスクを実行し、臨床環境で貴重な支援を提供するために開発された。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 2.833479881983342
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Med42-v2 introduces a suite of clinical large language models (LLMs) designed to address the limitations of generic models in healthcare settings. These models are built on Llama3 architecture and fine-tuned using specialized clinical data. They underwent multi-stage preference alignment to effectively respond to natural prompts. While generic models are often preference-aligned to avoid answering clinical queries as a precaution, Med42-v2 is specifically trained to overcome this limitation, enabling its use in clinical settings. Med42-v2 models demonstrate superior performance compared to the original Llama3 models in both 8B and 70B parameter configurations and GPT-4 across various medical benchmarks. These LLMs are developed to understand clinical queries, perform reasoning tasks, and provide valuable assistance in clinical environments. The models are now publicly available at \href{https://huggingface.co/m42-health}{https://huggingface.co/m42-health}.
- Abstract(参考訳): Med42-v2は、医療設定におけるジェネリックモデルの制限に対処するために設計された臨床用大規模言語モデル(LLM)のスイートを導入した。
これらのモデルはLlama3アーキテクチャに基づいて構築され、特殊な臨床データを用いて微調整される。
彼らは自然の刺激に効果的に対応するために多段階の選好調整を行った。
Med42-v2は、この制限を克服するために特別に訓練されており、臨床設定での使用を可能にしている。
Med42-v2モデルは、もともとのLlama3モデルと比較して、8Bおよび70Bパラメータ設定と、様々な医療ベンチマークにおけるGPT-4で優れた性能を示す。
これらのLSMは、臨床クエリを理解し、推論タスクを実行し、臨床環境で貴重な支援を提供するために開発されている。
モデルは、現在 \href{https://huggingface.co/m42-health}{https://huggingface.co/m42-health} で公開されている。
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