論文の概要: Fine Tuning Large Language Models for Medicine: The Role and Importance of Direct Preference Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.12741v3
• Date: Fri, 13 Dec 2024 15:37:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-16 15:01:10.097384
• Title: Fine Tuning Large Language Models for Medicine: The Role and Importance of Direct Preference Optimization
• Title（参考訳）: 医学用微調整大言語モデル : 直接選好最適化の役割と意義
• Authors: Thomas Savage, Stephen Ma, Abdessalem Boukil, Vishwesh Patel, Ekanath Rangan, Ivan Lopez, Jonathan H Chen,
• Abstract要約: ファインチューニングの最も一般的な2つの方法は、スーパーバイザード・ファインチューニング(SFT)と直接選好最適化(DPO)である。 医学における5つの共通自然言語タスクにおけるSFTとDPOの性能を比較した。 SFTだけではテキストデータの分類に十分であるのに対し、DPOは、より複雑な臨床推論、要約、臨床トリアージのタスクのパフォーマンスを向上させる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.096816583842973
• License:
• Abstract: Large Language Model (LLM) fine tuning is underutilized in the field of medicine. Two of the most common methods of fine tuning are Supervised Fine Tuning (SFT) and Direct Preference Optimization (DPO), but there is little guidance informing users when to use either technique. In this investigation, we compare the performance of SFT and DPO for five common natural language tasks in medicine: Classification with text data, Classification with numeric data, Clinical Reasoning, Summarization, and Clinical Triage. We find that SFT alone is sufficient for Classification with text data, whereas DPO improves performance for the more complex tasks of Clinical Reasoning, Summarization and Clinical Triage. Our results establish the role and importance of DPO fine tuning within medicine, and consequently call attention to current software gaps that prevent widespread deployment of this technique.
• Abstract（参考訳）: 医学分野では,Large Language Model (LLM) の微調整が不十分である。 ファインチューニングの最も一般的な2つの方法は、Supervised Fine Tuning (SFT) と Direct Preference Optimization (DPO) であるが、どちらのテクニックを使うかをユーザーに伝えるガイダンスはほとんどない。 本研究は,医学における5つの共通自然言語タスクにおけるSFTとDPOの性能の比較である。テキストデータの分類,数値データの分類,臨床推論,要約,臨床トリアージである。 SFTだけではテキストデータの分類に十分であるのに対し、DPOは、より複雑な臨床推論、要約、臨床トリアージのタスクのパフォーマンスを向上させる。 本研究は,医療におけるDPO微調整の役割と重要性を確立し,この手法の普及を阻止する現在のソフトウェアギャップに注意を払っている。

関連論文リスト

• STLLaVA-Med: Self-Training Large Language and Vision Assistant for Medical Question-Answering [58.79671189792399]
  STLLaVA-Medは、医療ビジュアルインストラクションデータを自動生成できるポリシーモデルを訓練するために設計されている。 STLLaVA-Medの有効性とデータ効率を3つの主要な医用視覚質問応答(VQA)ベンチマークで検証した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-28T15:01:23Z)
• Large Language Model Distilling Medication Recommendation Model [61.89754499292561]
  大規模言語モデル(LLM)の強力な意味理解と入力非依存特性を利用する。 本研究は, LLMを用いて既存の薬剤推奨手法を変換することを目的としている。 これを軽減するため,LLMの習熟度をよりコンパクトなモデルに伝達する機能レベルの知識蒸留技術を開発した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-05T08:25:22Z)
• Enhancing Medical Specialty Assignment to Patients using NLP Techniques [0.0]
  本稿では,計算効率を向上しつつ,優れた性能を実現する方法を提案する。 具体的には、キーワードを用いて、大規模なテキストコーパスで事前訓練された言語モデルより優れたディープラーニングアーキテクチャを訓練する。 その結果,テキスト分類におけるキーワードの利用により,分類性能が著しく向上することが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-09T14:13:45Z)
• ChiMed-GPT: A Chinese Medical Large Language Model with Full Training Regime and Better Alignment to Human Preferences [51.66185471742271]
  我々は中国医学領域向けに明示的に設計されたベンチマークLSMであるChiMed-GPTを提案する。 ChiMed-GPTは、事前訓練、SFT、RLHFを含む総合的な訓練体制を実施。 我々は,ChiMed-GPTを患者識別に関する態度尺度の実行を促すことによって,潜在的なバイアスを分析した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-10T12:25:32Z)
• Parameter-Efficient Fine-Tuning of LLaMA for the Clinical Domain [13.912870728383396]
  臨床応用のような新しい領域に事前訓練された言語モデルを適用するには、伝統的にパラメータの集合全体をトレーニングする必要がある。 本稿では,2段階のPEFTフレームワークを提案し,臨床領域で評価する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-07-06T15:06:41Z)
• ClinicalGPT: Large Language Models Finetuned with Diverse Medical Data and Comprehensive Evaluation [5.690250818139763]
  大規模言語モデルは、様々な自然言語処理(NLP)タスクにおいて例外的な性能を示した。 これらの進歩にもかかわらず、実際の不正確さ、推論能力、現実世界の経験の基盤の欠如など、医学的応用におけるその効果は限られている。 臨床シナリオに対して明示的に設計・最適化された言語モデルである臨床GPTを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-16T16:56:32Z)
• An Empirical Analysis of Parameter-Efficient Methods for Debiasing Pre-Trained Language Models [55.14405248920852]
  各種言語モデルとバイアスタイプを用いたプレフィックスチューニング,プロンプトチューニング,アダプタチューニングによる実験を行い,その性能評価を行った。 パラメータ効率のよい手法は、適応調整が常に最も効果的であるジェンダーバイアスを軽減するのに有効であることがわかった。 また、早急なチューニングは、BERTよりもGPT-2に適しており、人種的・宗教的偏見に関しては、人種的・宗教的偏見が低いことが判明した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-06-06T23:56:18Z)
• Cross-Lingual Knowledge Transfer for Clinical Phenotyping [55.92262310716537]
  本稿では,英語を使わないクリニックに対して,このタスクを実行するための言語間知識伝達戦略について検討する。 ギリシャ語とスペイン語のクリニックに対して,異なる臨床領域のクリニカルノートを活用して,これらの戦略を評価する。 以上の結果から,多言語データを用いることで,臨床表現型モデルが改善され,データの疎度を補うことが可能であることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-03T08:33:21Z)
• Clinical Prompt Learning with Frozen Language Models [4.077071350659386]
  大規模だが凍結した事前学習言語モデル (PLMs) は、より小型で微調整されたモデルよりも高速に学習できる。 臨床的に有意な意思決定課題における即時学習の実現可能性について検討した。 結果は、学習の速さと部分的に一致しており、学習の速さは従来の微調整と一致したり改善したりすることができる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-05-11T14:25:13Z)
• MeDAL: Medical Abbreviation Disambiguation Dataset for Natural Language Understanding Pretraining [5.807159674193696]
  略語用大容量医療用テキストデータセットであるMeDALについて述べる。 このデータセット上で共通アーキテクチャのモデルをいくつか事前トレーニングし,その事前トレーニングが下流医療タスクの微調整時のパフォーマンス向上と収束速度の向上につながることを実証的に示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-27T17:17:39Z)
• An Interpretable End-to-end Fine-tuning Approach for Long Clinical Text [72.62848911347466]
  EHRにおける非構造化臨床テキストには、意思決定支援、トライアルマッチング、振り返り研究を含むアプリケーションにとって重要な情報が含まれている。 最近の研究は、これらのモデルが他のNLPドメインにおける最先端の性能を考慮し、BERTベースのモデルを臨床情報抽出およびテキスト分類に応用している。 本稿では,SnipBERTという新しい微調整手法を提案する。SnipBERTは全音符を使用する代わりに,重要なスニペットを識別し,階層的に切り刻まれたBERTベースのモデルに供給する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-11-12T17:14:32Z)

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。