論文の概要: Optimized Biomedical Question-Answering Services with LLM and Multi-BERT Integration
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.12856v1
- Date: Fri, 11 Oct 2024 17:13:31 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2024-10-18 13:22:14.002106
- Title: Optimized Biomedical Question-Answering Services with LLM and Multi-BERT Integration
- Title（参考訳）: LLMとMulti-BERTを統合した最適バイオメディカル質問応答サービス
- Authors: Cheng Qian, Xianglong Shi, Shanshan Yao, Yichen Liu, Fengming Zhou, Zishu Zhang, Junaid Akram, Ali Braytee, Ali Anaissi,
- Abstract要約: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とマルチBERT構成を統合することにより,バイオメディカル質問応答(QA)サービスを改良したアプローチを提案する。
このシステムは、大量の複雑なバイオメディカルデータを処理し、優先順位付けする能力を高めることで、医療従事者がより良い患者結果と情報提供を行うための支援を目指している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.014161621363652
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- Abstract: We present a refined approach to biomedical question-answering (QA) services by integrating large language models (LLMs) with Multi-BERT configurations. By enhancing the ability to process and prioritize vast amounts of complex biomedical data, this system aims to support healthcare professionals in delivering better patient outcomes and informed decision-making. Through innovative use of BERT and BioBERT models, combined with a multi-layer perceptron (MLP) layer, we enable more specialized and efficient responses to the growing demands of the healthcare sector. Our approach not only addresses the challenge of overfitting by freezing one BERT model while training another but also improves the overall adaptability of QA services. The use of extensive datasets, such as BioASQ and BioMRC, demonstrates the system's ability to synthesize critical information. This work highlights how advanced language models can make a tangible difference in healthcare, providing reliable and responsive tools for professionals to manage complex information, ultimately serving the broader goal of improved care and data-driven insights.
- Abstract（参考訳）: 本稿では,大規模言語モデル(LLM)とマルチBERT構成を統合することにより,バイオメディカル質問応答(QA)サービスを改良したアプローチを提案する。
このシステムは、大量の複雑なバイオメディカルデータを処理し、優先順位付けする能力を高めることで、医療従事者がより良い患者結果と情報提供を行うための支援を目指している。
BERTモデルとBioBERTモデルを多層パーセプトロン(MLP)層と組み合わせることで、医療セクターの需要増加に対するより専門的で効率的な対応を可能にする。
我々のアプローチは、別のトレーニング中にBERTモデルを凍結することでオーバーフィッティングの課題に対処するだけでなく、QAサービスの全体的な適応性も向上する。
BioASQやBioMRCといった広範なデータセットの使用は、システムにとって重要な情報を合成する能力を示している。
この研究は、先進的な言語モデルが医療に明確な違いをもたらすことを強調し、専門家が複雑な情報を管理するための信頼性と応答性を備えたツールを提供し、最終的にケアとデータ駆動の洞察を改善するというより広い目標に寄与する。
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