Fugu-MT 論文翻訳(概要): Position: Open and Closed Large Language Models in Healthcare

論文の概要: Position: Open and Closed Large Language Models in Healthcare

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09906v1
Date: Fri, 17 Jan 2025 01:36:52 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2025-01-20 14:00:19.645896
Title: Position: Open and Closed Large Language Models in Healthcare
Title（参考訳）: 医療におけるオープン・クローズドな言語モデル
Authors: Jiawei Xu, Ying Ding, Yi Bu,
Abstract要約: 本稿では、医療におけるオープンソースおよびクローズドソースの大規模言語モデル(LLM)の役割について分析する。独自の貢献と、その発展に対する科学コミュニティの反応を強調している。
参考スコア（独自算出の注目度）: 7.298307551137158
License:
Abstract: This position paper analyzes the evolving roles of open-source and closed-source large language models (LLMs) in healthcare, emphasizing their distinct contributions and the scientific community's response to their development. Due to their advanced reasoning capabilities, closed LLMs, such as GPT-4, have dominated high-performance applications, particularly in medical imaging and multimodal diagnostics. Conversely, open LLMs, like Meta's LLaMA, have gained popularity for their adaptability and cost-effectiveness, enabling researchers to fine-tune models for specific domains, such as mental health and patient communication.
Abstract（参考訳）: 本稿では、医療におけるオープンソースおよびクローズドソースの大規模言語モデル(LLM)の進化的役割について分析し、それぞれの貢献と、その発展に対する科学的コミュニティの反応を強調した。高度な推論能力のため、GPT-4のような閉LLMは、特に医用画像やマルチモーダル診断において高性能な応用を支配している。逆に、MetaのLLaMAのようなオープンLLMは適応性とコスト効率で人気を集めており、研究者はメンタルヘルスや患者とのコミュニケーションといった特定の領域のモデルを微調整できる。

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