論文の概要: Dialogue is Better Than Monologue: Instructing Medical LLMs via Strategical Conversations

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.17860v1
• Date: Wed, 29 Jan 2025 18:58:48 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-30 15:54:45.288488
• Title: Dialogue is Better Than Monologue: Instructing Medical LLMs via Strategical Conversations
• Title（参考訳）: 対話はモノローグより優れている:戦略的会話を通して医学的LLMを教える
• Authors: Zijie Liu, Xinyu Zhao, Jie Peng, Zhuangdi Zhu, Qingyu Chen, Xia Hu, Tianlong Chen,
• Abstract要約: 実世界の診断シナリオをシミュレートし,USMLE標準に適合するノイズと難易度を統合する新しいベンチマークを導入する。 また、対話に基づく微調整についても検討し、静的データセットを会話形式に変換し、反復的推論プロセスをよりよく捉える。 実験の結果、対話調整されたモデルは従来の手法よりも優れており、マルチラウンド推論のシナリオでは9.64%、ノイズの多い環境では6.18%の精度で改善されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 74.83732294523402
• License:
• Abstract: Current medical AI systems often fail to replicate real-world clinical reasoning, as they are predominantly trained and evaluated on static text and question-answer tasks. These tuning methods and benchmarks overlook critical aspects like evidence-based reasoning and handling distracting information. To bridge this gap, we introduce a novel benchmark that simulates real-world diagnostic scenarios, integrating noise and difficulty levels aligned with USMLE standards. Moreover, we explore dialogue-based fine-tuning, which transforms static datasets into conversational formats to better capture iterative reasoning processes. Experiments show that dialogue-tuned models outperform traditional methods, with improvements of $9.64\%$ in multi-round reasoning scenarios and $6.18\%$ in accuracy in a noisy environment. Our findings highlight dialogue tuning as a promising approach for advancing clinically aligned and robust medical AI systems.
• Abstract（参考訳）: 現在の医療AIシステムは、静的テキストや質問応答タスクに基づいて主に訓練され、評価されるため、現実の臨床推論を再現できないことが多い。 これらのチューニング方法とベンチマークは、エビデンスベースの推論や邪魔な情報を扱うといった重要な側面を見落としている。 このギャップを埋めるために,実世界の診断シナリオをシミュレートする新しいベンチマークを導入し,USMLE標準に適合するノイズと難易度を統合する。 さらに,静的データセットを対話型形式に変換し,反復的推論プロセスをよりよく捉える対話型微調整についても検討する。 実験の結果、対話調整されたモデルは従来の手法よりも優れており、マルチラウンド推論シナリオでは9.64 %、ノイズの多い環境では6.18 % の精度で改善されている。 本研究は,臨床に整合し,堅牢な医療AIシステムを実現するための,対話型チューニングを有望なアプローチとして取り上げる。

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