論文の概要: Towards Reliable Medical Question Answering: Techniques and Challenges in Mitigating Hallucinations in Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13808v1
- Date: Sun, 25 Aug 2024 11:09:15 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-27 17:49:53.839868
- Title: Towards Reliable Medical Question Answering: Techniques and Challenges in Mitigating Hallucinations in Language Models
- Title（参考訳）: 言語モデルにおける幻覚の緩和技術と課題
- Authors: Duy Khoa Pham, Bao Quoc Vo,
- Abstract要約: 本稿では,知識ベースタスク,特に医療領域における幻覚を緩和するための既存の手法のスコーピング研究を行う。
この論文で取り上げられた主要な手法は、検索・拡張生成(RAG)ベースの技術、反復的なフィードバックループ、教師付き微調整、迅速なエンジニアリングである。
これらのテクニックは、一般的な文脈では有望だが、最新の専門知識と厳格な医療ガイドラインの厳格な遵守に対するユニークな要求のために、医療領域のさらなる適応と最適化を必要としている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.03590082373586
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The rapid advancement of large language models (LLMs) has significantly impacted various domains, including healthcare and biomedicine. However, the phenomenon of hallucination, where LLMs generate outputs that deviate from factual accuracy or context, poses a critical challenge, especially in high-stakes domains. This paper conducts a scoping study of existing techniques for mitigating hallucinations in knowledge-based task in general and especially for medical domains. Key methods covered in the paper include Retrieval-Augmented Generation (RAG)-based techniques, iterative feedback loops, supervised fine-tuning, and prompt engineering. These techniques, while promising in general contexts, require further adaptation and optimization for the medical domain due to its unique demands for up-to-date, specialized knowledge and strict adherence to medical guidelines. Addressing these challenges is crucial for developing trustworthy AI systems that enhance clinical decision-making and patient safety as well as accuracy of biomedical scientific research.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、医療やバイオメディシンを含む様々な領域に大きな影響を与えている。
しかし、LLMが事実の正確性や文脈から逸脱する出力を生成する幻覚現象は、特に高い領域において重要な課題を引き起こす。
本稿では,知識ベースタスク,特に医療領域における幻覚を緩和するための既存の手法のスコーピング研究を行う。
この論文で取り上げられた主要な手法は、検索・拡張生成(RAG)ベースの技術、反復的なフィードバックループ、教師付き微調整、迅速なエンジニアリングである。
これらのテクニックは、一般的な文脈では有望だが、最新の専門知識と厳格な医療ガイドラインの厳格な遵守に対するユニークな要求のために、医療領域のさらなる適応と最適化を必要としている。
これらの課題に対処することは、臨床意思決定と患者の安全性を高めるとともに、バイオメディカル科学研究の正確性を高める信頼できるAIシステムを開発するために不可欠である。
関連論文リスト
- Comprehensive and Practical Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Systems for Medical Question Answering [70.44269982045415]
Retrieval-augmented Generation (RAG) は,大規模言語モデル (LLM) の性能向上のための有望なアプローチとして登場した。
医療用QAデータセットに様々な補助的要素を提供するMedRGB(MedRGB)を導入する。
実験結果から,検索した文書のノイズや誤情報の処理能力に限界があることが判明した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-11-14T06:19:18Z) - SouLLMate: An Application Enhancing Diverse Mental Health Support with Adaptive LLMs, Prompt Engineering, and RAG Techniques [9.146311285410631]
メンタルヘルスの問題は個人の日常生活に大きな影響を及ぼすが、多くの人は利用可能なオンラインリソースでも必要な支援を受けていない。
この研究は、最先端のAI技術を通じて、多様な、アクセス可能な、スティグマのない、パーソナライズされた、リアルタイムのメンタルヘルスサポートを提供することを目的としている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-10-17T22:04:32Z) - Toward Large Language Models as a Therapeutic Tool: Comparing Prompting Techniques to Improve GPT-Delivered Problem-Solving Therapy [6.952909762512736]
そこで本研究では,大規模言語モデル (LLM) を指導するためのプロンプトエンジニアリングの効果について検討する。
本稿では,プロンプトエンジニアリング手法を適切に利用することにより,プロトタイズされた治療を提供するモデルの能力を向上できることを実証する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-08-27T17:25:16Z) - A Survey on Medical Large Language Models: Technology, Application, Trustworthiness, and Future Directions [31.04135502285516]
大規模言語モデル(LLM)は、人間レベルの言語の生成と理解に優れた能力があることから、大きな注目を集めている。
LLMは医療分野において革新的で強力なアドジャンクとして出現し、伝統的なプラクティスを変革し、医療サービス強化の新しい時代を告げている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-06T03:15:13Z) - Optimizing Skin Lesion Classification via Multimodal Data and Auxiliary
Task Integration [54.76511683427566]
本研究は, スマートフォンで撮影した画像と本質的な臨床および人口統計情報を統合することで, 皮膚病変を分類する新しいマルチモーダル手法を提案する。
この手法の特徴は、超高解像度画像予測に焦点を当てた補助的なタスクの統合である。
PAD-UFES20データセットを用いて,様々なディープラーニングアーキテクチャを用いて実験を行った。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-02-16T05:16:20Z) - Developing ChatGPT for Biology and Medicine: A Complete Review of
Biomedical Question Answering [25.569980942498347]
ChatGPTは、医療診断、治療レコメンデーション、その他の医療支援の提供において、QA(QA)の戦略的青写真を探っている。
これは、自然言語処理(NLP)とマルチモーダルパラダイムによる医療領域データの取り込みの増加によって達成される。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-15T07:21:16Z) - Towards Mitigating Hallucination in Large Language Models via
Self-Reflection [63.2543947174318]
大規模言語モデル(LLM)は、質問応答(QA)タスクを含む生成的および知識集約的なタスクを約束している。
本稿では,広範に採用されているLCMとデータセットを用いた医療再生QAシステムにおける幻覚現象を解析する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-10-10T03:05:44Z) - Validating polyp and instrument segmentation methods in colonoscopy through Medico 2020 and MedAI 2021 Challenges [58.32937972322058]
メディコオートマチックポリープセグメンテーション(Medico 2020)と「メディコ:医療画像の透明性(MedAI 2021)」コンペティション。
本報告では, それぞれのコントリビューションを包括的に分析し, ベストパフォーマンスメソッドの強さを強調し, クリニックへの臨床翻訳の可能性について考察する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-07-30T16:08:45Z) - Self-Verification Improves Few-Shot Clinical Information Extraction [73.6905567014859]
大規模言語モデル (LLMs) は、数発のテキスト内学習を通じて臨床キュレーションを加速する可能性を示している。
正確性や解釈可能性に関する問題、特に健康のようなミッションクリティカルな領域ではまだ苦戦している。
本稿では,自己検証を用いた汎用的な緩和フレームワークについて検討する。このフレームワークはLLMを利用して,自己抽出のための証明を提供し,その出力をチェックする。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T22:05:11Z) - Machine Learning in Nano-Scale Biomedical Engineering [77.75587007080894]
ナノスケールバイオメディカルエンジニアリングにおける機械学習の利用に関する既存の研究について概説する。
ML問題として定式化できる主な課題は、3つの主要なカテゴリに分類される。
提示された方法論のそれぞれについて、その原則、応用、制限に特に重点を置いている。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-08-05T15:45:54Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。