論文の概要: Contextual Evaluation of Large Language Models for Classifying Tropical and Infectious Diseases

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.09201v2
• Date: Tue, 24 Sep 2024 23:39:49 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-11-07 20:57:42.459925
• Title: Contextual Evaluation of Large Language Models for Classifying Tropical and Infectious Diseases
• Title（参考訳）: 熱帯・感染症分類のための大規模言語モデルの文脈評価
• Authors: Mercy Asiedu, Nenad Tomasev, Chintan Ghate, Tiya Tiyasirichokchai, Awa Dieng, Oluwatosin Akande, Geoffrey Siwo, Steve Adudans, Sylvanus Aitkins, Odianosen Ehiakhamen, Eric Ndombi, Katherine Heller,
• Abstract要約: 我々は、オープンソースの熱帯感染症(TRIND)データセットを構築し、11000以上のプロンプトを産出する人口統計学的、意味論的、消費者的増強を含むように拡張した。 一般のLSMと医学のLSMと、LSMの結果を人間の専門家と比較し、LSMのパフォーマンスを評価した。 本研究では, TRINDs-LMのプロトタイプを開発し, LLMが健康にどのような影響を及ぼすかを知るための遊び場を提供する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.9798965031257411
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have shown promise for medical question answering, there is limited work focused on tropical and infectious disease-specific exploration. We build on an opensource tropical and infectious diseases (TRINDs) dataset, expanding it to include demographic and semantic clinical and consumer augmentations yielding 11000+ prompts. We evaluate LLM performance on these, comparing generalist and medical LLMs, as well as LLM outcomes to human experts. We demonstrate through systematic experimentation, the benefit of contextual information such as demographics, location, gender, risk factors for optimal LLM response. Finally we develop a prototype of TRINDs-LM, a research tool that provides a playground to navigate how context impacts LLM outputs for health.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は医学的疑問に答える可能性を示唆しているが、熱帯および感染症特異的探索に焦点を当てた研究は限られている。 我々は、オープンソースの熱帯感染症(TRIND)データセットを構築し、11000以上のプロンプトを産出する人口統計学的、意味論的、消費者的増強を含むように拡張した。 一般のLSMと医学のLSMと、LSMの結果を人間の専門家と比較し、LSMのパフォーマンスを評価した。 我々は、系統的な実験、人口統計、場所、性別、リスクファクターなどの文脈情報による最適LLM応答の利点を実証する。 最後に, TRINDs-LMのプロトタイプを開発し, LLMが健康にどのような影響を及ぼすかを知るための遊び場を提供する。

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