論文の概要: Exploring LLM-based Data Annotation Strategies for Medical Dialogue Preference Alignment
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.04112v1
- Date: Sat, 5 Oct 2024 10:29:19 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-02 14:01:04.096665
- Title: Exploring LLM-based Data Annotation Strategies for Medical Dialogue Preference Alignment
- Title（参考訳）: 医用対話選好アライメントのためのLCMに基づくデータアノテーションの探索
- Authors: Chengfeng Dou, Ying Zhang, Zhi Jin, Wenpin Jiao, Haiyan Zhao, Yongqiang Zhao, Zhengwei Tao,
- Abstract要約: 本研究は、医療対話モデルを改善するために、AIフィードバック(RLAIF)技術を用いた強化学習(Reinforcement Learning)について検討する。
医療におけるRLAIF研究の主な課題は、自動評価手法の限界である。
標準化された患者診査に基づく新しい評価枠組みを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 22.983780823136925
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: This research examines the use of Reinforcement Learning from AI Feedback (RLAIF) techniques to improve healthcare dialogue models, with the aim of tackling the challenges of preference-aligned data annotation while reducing the reliance on medical experts. We argue that the primary challenges in current RLAIF research for healthcare are the limitations of automated evaluation methods and the difficulties in accurately representing physician preferences. To address these challenges, we present a new evaluation framework based on standardized patient examinations. This framework is designed to objectively assess the effectiveness of large language models (LLMs) in guiding users and following instructions, enabling a comprehensive comparison across different models. Furthermore, our investigation of effective ways to express physician preferences using Constitutional AI algorithms highlighted the particular effectiveness of flowcharts. Utilizing this finding, we introduce an innovative agent-based approach for annotating preference data. This approach autonomously creates medical dialogue flows tailored to the patient's condition, demonstrates strong generalization abilities, and reduces the need for expert involvement. Our results show that the agent-based approach outperforms existing RLAIF annotation methods in standardized patient examinations and surpasses current open source medical dialogue LLMs in various test scenarios.
- Abstract（参考訳）: 本研究は、医療専門家への依存を軽減しつつ、嗜好に沿ったデータアノテーションの課題に取り組むことを目的として、医療対話モデルを改善するために、AIフィードバックからの強化学習(RLAIF)技術を使用することを検討する。
医療におけるRLAIF研究の主な課題は、自動評価方法の限界と、医師の嗜好を正確に表現することの難しさである。
これらの課題に対処するために,標準化された患者診査に基づく新しい評価枠組みを提案する。
このフレームワークは,大規模言語モデル (LLM) の有効性を客観的に評価し,様々なモデル間の総合的な比較を可能にするように設計されている。
さらに,構成的AIアルゴリズムを用いて医師の嗜好を表現する効果的な方法を検討することで,フローチャートの特定の有効性を強調した。
この発見を利用して、我々は好みデータに注釈を付ける革新的なエージェントベースのアプローチを導入する。
このアプローチは、患者の状態に合わせて医療対話の流れを自律的に生成し、強力な一般化能力を示し、専門家の関与の必要性を減らす。
以上の結果から, エージェントベースアプローチは, 標準化された患者診査において既存のRLAIFアノテーション手法よりも優れており, 様々なテストシナリオにおいて, 現在のオープンソース医療対話 LLM を上回っていることがわかった。
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