論文の概要: LLMs are not Zero-Shot Reasoners for Biomedical Information Extraction
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12249v1
- Date: Thu, 22 Aug 2024 09:37:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-23 14:33:24.948552
- Title: LLMs are not Zero-Shot Reasoners for Biomedical Information Extraction
- Title（参考訳）: LLMは生体情報抽出のためのゼロショット共振器ではない
- Authors: Aishik Nagar, Viktor Schlegel, Thanh-Tung Nguyen, Hao Li, Yuping Wu, Kuluhan Binici, Stefan Winkler,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医療分野のアプリケーションにますます採用されている。
LLMがバイオメディカル領域で伝統的に追求されるタスクでどの程度うまく機能するかは不明である。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.965777046473885
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Large Language Models (LLMs) are increasingly adopted for applications in healthcare, reaching the performance of domain experts on tasks such as question answering and document summarisation. Despite their success on these tasks, it is unclear how well LLMs perform on tasks that are traditionally pursued in the biomedical domain, such as structured information extration. To breach this gap, in this paper, we systematically benchmark LLM performance in Medical Classification and Named Entity Recognition (NER) tasks. We aim to disentangle the contribution of different factors to the performance, particularly the impact of LLMs' task knowledge and reasoning capabilities, their (parametric) domain knowledge, and addition of external knowledge. To this end we evaluate various open LLMs -- including BioMistral and Llama-2 models -- on a diverse set of biomedical datasets, using standard prompting, Chain-of-Thought (CoT) and Self-Consistency based reasoning as well as Retrieval-Augmented Generation (RAG) with PubMed and Wikipedia corpora. Counter-intuitively, our results reveal that standard prompting consistently outperforms more complex techniques across both tasks, laying bare the limitations in the current application of CoT, self-consistency and RAG in the biomedical domain. Our findings suggest that advanced prompting methods developed for knowledge- or reasoning-intensive tasks, such as CoT or RAG, are not easily portable to biomedical tasks where precise structured outputs are required. This highlights the need for more effective integration of external knowledge and reasoning mechanisms in LLMs to enhance their performance in real-world biomedical applications.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、医療分野のアプリケーションにますます採用され、質問応答や文書要約といったタスクにおけるドメインエキスパートのパフォーマンスに到達している。
これらのタスクの成功にもかかわらず、構造化情報引き渡しなど、伝統的にバイオメディカル領域で追求されるタスクにおいて、LLMがどの程度うまく機能するかは明らかではない。
本稿では,このギャップを突破するために,医学分類と名前付きエンティティ認識(NER)タスクにおけるLCM性能を系統的にベンチマークする。
LLMのタスク知識と推論能力の影響、(パラメトリック)ドメイン知識、外部知識の追加など、パフォーマンスに対するさまざまな要因の貢献を解消することを目的としている。
この目的のために、標準プロンプト、CoT(Chain-of-Thought)、自己整合性に基づく推論、PubMedとWikipediaのコーパスを備えたRetrieval-Augmented Generation(RAG)を使用して、BioMistralとLlama-2モデルを含む様々なオープンLLMを、多様なバイオメディカルデータセットに基づいて評価しました。
この結果から,CoT,自己整合性,RAGのバイオメディカル領域での応用における限界を克服し,標準化の促進が両タスクのより複雑なテクニックを一貫して上回っていることが明らかとなった。
以上の結果から,CoTやRAGのような知識・推論集約的なタスクのために開発された高度なプロンプト法は,正確な構造化出力を必要とするバイオメディカルタスクに容易には適用できないことが示唆された。
このことは、現実世界のバイオメディカルアプリケーションの性能を高めるために、LCMにおける外部知識と推論メカニズムのより効果的な統合の必要性を強調している。
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