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。
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