論文の概要: Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.12547v2
• Date: Thu, 5 Sep 2024 16:07:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-09-07 01:34:07.029832
• Title: Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine
• Title（参考訳）: 医療用多言語モデルの評価と構築に向けて
• Authors: Chaoyi Wu, Pengcheng Qiu, Jinxin Liu, Hongfei Gu, Na Li, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie,
• Abstract要約: MedS-Benchは大規模言語モデル(LLM)の性能を臨床的に評価するためのベンチマークである。 MedS-Benchは、臨床報告の要約、治療勧告、診断、名前付きエンティティ認識、医療概念説明を含む、11のハイレベルな臨床タスクにまたがる。 MedS-Insは58の医療指向言語コーパスで構成され、112のタスクで1350万のサンプルを収集している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 57.49547766838095
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this study, we present MedS-Bench, a comprehensive benchmark designed to evaluate the performance of large language models (LLMs) in clinical contexts. Unlike existing benchmarks that focus on multiple-choice question answering, MedS-Bench spans 11 high-level clinical tasks, including clinical report summarization, treatment recommendations, diagnosis, named entity recognition, and medical concept explanation, among others. We evaluated six leading LLMs, e.g., MEDITRON, Mistral, InternLM 2, Llama 3, GPT-4, and Claude-3.5 using few-shot prompting, and found that even the most sophisticated models struggle with these complex tasks. To address these limitations, we developed MedS-Ins, a large-scale instruction tuning dataset for medicine. MedS-Ins comprises 58 medically oriented language corpora, totaling 13.5 million samples across 122 tasks. To demonstrate the dataset's utility, we conducted a proof-of-concept experiment by performing instruction tuning on a lightweight, open-source medical language model. The resulting model, MMedIns-Llama 3, significantly outperformed existing models across nearly all clinical tasks. To promote further advancements in the application of LLMs to clinical challenges, we have made the MedS-Ins dataset fully accessible and invite the research community to contribute to its expansion.Additionally, we have launched a dynamic leaderboard for MedS-Bench, which we plan to regularly update the test set to track progress and enhance the adaptation of general LLMs to the medical domain. Leaderboard: https://henrychur.github.io/MedS-Bench/. Github: https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedS-Ins.
• Abstract（参考訳）: 本研究では,臨床現場における大規模言語モデル(LLM)の性能を評価するための総合的なベンチマークであるMedS-Benchを提案する。 MedS-Benchは、複数の質問に対する回答に焦点を当てた既存のベンチマークとは異なり、臨床報告の要約、治療勧告、診断、名前付きエンティティ認識、医療概念の説明などを含む、11のハイレベルな臨床タスクにまたがっている。 我々は,数発のプロンプトを用いて,LLM,MEDITRON,Mistral,InternLM,Llama,GPT-4,Claude-3.5の6つの主要なLLMを評価し,最も洗練されたモデルでもこれらの複雑なタスクに苦労することを示した。 これらの制約に対処するため,医療用大規模指導調律データセットであるMedS-Insを開発した。 MedS-Insは58の医療指向言語コーパスで構成され、112のタスクで1350万のサンプルを収集している。 このデータセットの有用性を実証するために,我々は,軽量なオープンソース医療用言語モデルで指導訓練を行うことにより概念実証実験を行った。 その結果得られたMMedIns-Llama 3は、ほぼ全ての臨床的タスクで既存のモデルよりも大幅に優れていた。 LLMの臨床的課題への応用をさらに進めるため、MedS-Insデータセットを完全アクセス可能にし、研究コミュニティにその拡張に貢献させるとともに、MedS-Benchのダイナミックリーダーボードを立ち上げました。 リーダー: https://henrychur.github.io/MedS-Bench/。 Github:https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedS-Ins.com

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