Fugu-MT 論文翻訳(概要): Instruction-tuned Large Language Models for Machine Translation in the Medical Domain

論文の概要: Instruction-tuned Large Language Models for Machine Translation in the Medical Domain

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.16440v1
Date: Thu, 29 Aug 2024 11:05:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-08-30 14:12:45.202587
Title: Instruction-tuned Large Language Models for Machine Translation in the Medical Domain
Title（参考訳）: 医学領域における機械翻訳のための指導学習型大規模言語モデル
Authors: Miguel Rios,
Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、高リソース言語ペアとドメインに対する機械翻訳において有望な結果を示している。本研究では,医学領域におけるベースラインLLMと命令調整LLMのパフォーマンスを比較した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0152838128195465
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Large Language Models (LLMs) have shown promising results on machine translation for high resource language pairs and domains. However, in specialised domains (e.g. medical) LLMs have shown lower performance compared to standard neural machine translation models. The consistency in the machine translation of terminology is crucial for users, researchers, and translators in specialised domains. In this study, we compare the performance between baseline LLMs and instruction-tuned LLMs in the medical domain. In addition, we introduce terminology from specialised medical dictionaries into the instruction formatted datasets for fine-tuning LLMs. The instruction-tuned LLMs significantly outperform the baseline models with automatic metrics.
Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、高リソース言語ペアとドメインに対する機械翻訳において有望な結果を示している。しかし、専門分野(例えば医療分野)では、LLMは標準的なニューラルマシン翻訳モデルよりも性能が低い。用語の機械翻訳における一貫性は、専門分野のユーザ、研究者、翻訳者にとって不可欠である。本研究では,医学領域におけるベースラインLLMと命令調整LLMのパフォーマンスを比較した。さらに, 専門医用辞書の用語を, 微調整 LLM のための命令形式データセットに導入する。命令調整されたLLMは、自動メトリクスでベースラインモデルよりも大幅に優れていた。

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