論文の概要: Pareto-Optimized Open-Source LLMs for Healthcare via Context Retrieval

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.15127v3
• Date: Thu, 03 Apr 2025 09:05:45 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-04 19:36:14.718011
• Title: Pareto-Optimized Open-Source LLMs for Healthcare via Context Retrieval
• Title（参考訳）: Pareto-Optimized Open-Source LLMs for Healthcare by Context Retrieval (特集:医療と医療)
• Authors: Jordi Bayarri-Planas, Ashwin Kumar Gururajan, Dario Garcia-Gasulla,
• Abstract要約: 本研究は、低コストで高性能な医療AIのためのオープンソースのLarge Language Models(LLM)を強化するために、最適化されたコンテキスト検索を活用する。 提案手法は, プロプライエタリモデルのコストのごく一部で, 医療質問応答における最先端の精度を実現することを実証する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6144680854063939
• License:
• Abstract: This study leverages optimized context retrieval to enhance open-source Large Language Models (LLMs) for cost-effective, high performance healthcare AI. We demonstrate that this approach achieves state-of-the-art accuracy on medical question answering at a fraction of the cost of proprietary models, significantly improving the cost-accuracy Pareto frontier on the MedQA benchmark. Key contributions include: (1) OpenMedQA, a novel benchmark revealing a performance gap in open-ended medical QA compared to multiple-choice formats; (2) a practical, reproducible pipeline for context retrieval optimization; and (3) open-source resources (Prompt Engine, CoT/ToT/Thinking databases) to empower healthcare AI development. By advancing retrieval techniques and QA evaluation, we enable more affordable and reliable LLM solutions for healthcare.
• Abstract（参考訳）: 本研究は、低コストで高性能な医療AIのためのオープンソースのLarge Language Models(LLM)を強化するために、最適化されたコンテキスト検索を活用する。 MedQAベンチマークにおいて,本手法は,プロプライエタリモデルのコストのごく一部で医療質問応答の最先端の精度を実現し,コスト精度のParetoフロンティアを著しく向上させることを示した。 主なコントリビューションは,(1)オープンエンド医療QAのパフォーマンスギャップを明らかにする新しいベンチマークであるOpenMedQA,(2)コンテキスト最適化最適化のための実用的な再現可能なパイプライン,(3)医療AI開発を促進するためのオープンソースリソース(Prompt Engine, CoT/ToT/Thinking Database)である。 検索手法とQA評価の進歩により、医療のためのより安価で信頼性の高いLCMソリューションが実現される。

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