論文の概要: Fine-Tuning LLMs for Reliable Medical Question-Answering Services

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16088v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 15:12:20 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:21:17.418248
• Title: Fine-Tuning LLMs for Reliable Medical Question-Answering Services
• Title（参考訳）: 信頼性のある医療質問応答サービスのための微調整LDM
• Authors: Ali Anaissi, Ali Braytee, Junaid Akram,
• Abstract要約: LLMを用いたQAサービスへの先進的なアプローチを提案する。 我々の研究はLLaMA-2やMistralのようなモデルの最適化に重点を置いており、正確で信頼性の高い医療回答を提供する上で大きな可能性を秘めている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6103716315036845
• License:
• Abstract: We present an advanced approach to medical question-answering (QA) services, using fine-tuned Large Language Models (LLMs) to improve the accuracy and reliability of healthcare information. Our study focuses on optimizing models like LLaMA-2 and Mistral, which have shown great promise in delivering precise, reliable medical answers. By leveraging comprehensive datasets, we applied fine-tuning techniques such as rsDoRA+ and ReRAG. rsDoRA+ enhances model performance through a combination of decomposed model weights, varied learning rates for low-rank matrices, and rank stabilization, leading to improved efficiency. ReRAG, which integrates retrieval on demand and question rewriting, further refines the accuracy of the responses. This approach enables healthcare providers to access fast, dependable information, aiding in more efficient decision-making and fostering greater patient trust. Our work highlights the potential of fine-tuned LLMs to significantly improve the quality and accessibility of medical information services, ultimately contributing to better healthcare outcomes for all.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,医療情報の正確さと信頼性を向上させるために,LLMを用いたQAサービスに先進的なアプローチを提案する。 我々の研究はLLaMA-2やMistralのようなモデルの最適化に重点を置いており、正確で信頼性の高い医療回答を提供する上で大きな可能性を秘めている。 包括的なデータセットを活用することで、rsDoRA+やReRAGといった微調整技術を適用した。 rsDoRA+は、分解されたモデル重み、低ランク行列の学習率の変化、ランク安定化を組み合わせてモデル性能を高め、効率を向上する。 要求の検索と質問の書き直しを統合したReRAGは、応答の精度をさらに改善する。 このアプローチにより、医療提供者は、より高速で信頼性の高い情報にアクセスし、より効率的な意思決定を支援し、患者の信頼を高めることができる。 我々の研究は、医療情報サービスの質とアクセシビリティを大幅に向上させるための微調整LDMの可能性を強調し、最終的に、より良い医療成果に寄与する。

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