論文の概要: Cost-Effective, High-Performance Open-Source LLMs via Optimized Context Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15127v2
• Date: Fri, 28 Feb 2025 10:49:44 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 16:38:44.978004
• Title: Cost-Effective, High-Performance Open-Source LLMs via Optimized Context Retrieval
• Title（参考訳）: 最適文脈検索によるコスト効果・高性能オープンソースLCM
• Authors: Jordi Bayarri-Planas, Ashwin Kumar Gururajan, Dario Garcia-Gasulla,
• Abstract要約: この研究は、最適化されたコンテキスト検索が、オープンソースのLLMを使用してコスト効率の高い高性能医療AIを解放することを示した。 重要なコントリビューションはOpenMedQAである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs) in healthcare promise transformation, yet adoption is limited by concerns over factual accuracy and the high cost of proprietary models. This study demonstrates that optimized context retrieval unlocks cost-effective, high-performance healthcare AI using open-source LLMs, achieving a significantly improved cost-accuracy Pareto frontier for medical question answering and showcasing that open models can rival proprietary systems at a fraction of the cost. A key contribution is OpenMedQA, a novel benchmark for open-ended medical question answering that overcomes the limitations of multiple-choice formats - formats that we show lead to performance degradation in open-ended settings and often lack clinical realism. Further contributions include: (1) practical guidelines for implementing optimized context retrieval; (2) empirical validation of enhanced cost-effectiveness via the improved Pareto frontier; (3) the introduction of OpenMedQA for rigorous evaluation of open-ended medical QA; and (4) the release of prompt_engine alongside CoT/ToT/Thinking databases as community resources for cost-effective healthcare AI. Advancing optimized retrieval and open-ended QA benchmarking, we pave the way for more accessible and impactful LLM-powered healthcare solutions. All the materials have been made public.
• Abstract（参考訳）: 大きな言語モデル(LLM)は、医療の約束の変換において、しかしながら、実際の正確性やプロプライエタリなモデルの高コストに対する懸念によって、採用が制限される。 この研究は、最適化されたコンテキスト検索が、オープンソースのLLMを使用してコスト効率の高い高性能ヘルスケアAIを解放し、医療質問応答のための大幅な改善されたコスト精度のParetoフロンティアを達成し、オープンモデルがプロプライエタリなシステムをほんの少しのコストで競合させることができることを示した。 鍵となるコントリビューションはOpenMedQA(リンク)である。これはオープンエンドの医療質問に対する新しいベンチマークで、複数選択フォーマットの制限を克服する。 さらに,(1)最適化コンテキスト検索の実践的ガイドライン,(2)改良されたParetoフロンティアによるコスト効率向上の実証的検証,(3)オープンエンド医療QAの厳格な評価のためのOpenMedQAの導入,(4)コスト効率のよい医療AIのためのコミュニティリソースとしてCoT/ToT/Thinkingデータベースとともにproper_engineのリリースなどへの貢献も行った。 最適化された検索とオープンなQAベンチマークの改善により、よりアクセシブルで影響力のあるLLMベースのヘルスケアソリューションの道を開いたのです。 すべての資料が公開されています。

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  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-17T17:50:16Z)
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