論文の概要: m-KAILIN: Knowledge-Driven Agentic Scientific Corpus Distillation Framework for Biomedical Large Language Models Training

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.19565v1
• Date: Mon, 28 Apr 2025 08:18:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-02 19:15:54.35611
• Title: m-KAILIN: Knowledge-Driven Agentic Scientific Corpus Distillation Framework for Biomedical Large Language Models Training
• Title（参考訳）: m-KAILIN:バイオメディカル大規模言語モデルトレーニングのための知識駆動型エージェント科学コーパス蒸留フレームワーク
• Authors: Meng Xiao, Xunxin Cai, Chengrui Wang, Yuanchun Zhou,
• Abstract要約: 本稿では, バイオメディカルトレーニングに適した, 知識駆動型多エージェント・フレームワークを提案する。 我々のアプローチは協調的なマルチエージェントアーキテクチャであり、それぞれがメディカル・サブジェクト・ヘッダー(MeSH)階層によってガイドされ、自律的に高品質なデータを抽出し、合成し、自己評価するための協調作業を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.238980609871042
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The rapid progress of large language models (LLMs) in biomedical research has underscored the limitations of existing open-source annotated scientific corpora, which are often insufficient in quantity and quality. Addressing the challenge posed by the complex hierarchy of biomedical knowledge, we propose a knowledge-driven, multi-agent framework for scientific corpus distillation tailored for LLM training in the biomedical domain. Central to our approach is a collaborative multi-agent architecture, where specialized agents, each guided by the Medical Subject Headings (MeSH) hierarchy, work in concert to autonomously extract, synthesize, and self-evaluate high-quality textual data from vast scientific literature. These agents collectively generate and refine domain-specific question-answer pairs, ensuring comprehensive coverage and consistency with biomedical ontologies while minimizing manual involvement. Extensive experimental results show that language models trained on our multi-agent distilled datasets achieve notable improvements in biomedical question-answering tasks, outperforming both strong life sciences LLM baselines and advanced proprietary models. Notably, our AI-Ready dataset enables Llama3-70B to surpass GPT-4 with MedPrompt and Med-PaLM-2, despite their larger scale. Detailed ablation studies and case analyses further validate the effectiveness and synergy of each agent within the framework, highlighting the potential of multi-agent collaboration in biomedical LLM training.
• Abstract（参考訳）: 生物医学研究における大規模言語モデル(LLM)の急速な進歩は、しばしば量や品質に不足する、既存のオープンソースの注釈付き科学コーパスの限界を暗示している。 バイオメディカル知識の複雑な階層によってもたらされる課題に対処し, バイオメディカル領域におけるLLMトレーニングに適した, 知識駆動型多剤蒸留フレームワークを提案する。 我々のアプローチの中心は協調的なマルチエージェントアーキテクチャであり、それぞれがメディカル・サブジェクト・ヘッダー(MeSH)階層によってガイドされ、巨大な科学文献から高品質なテキストデータを自律的に抽出し、合成し、自己評価する。 これらのエージェントは、まとめてドメイン固有の問合せペアを生成して洗練し、手動による関与を最小限にしつつ、包括的カバレッジとバイオメディカルオントロジーとの整合性を確保する。 総合的な実験結果から,多エージェント蒸留データセットを用いて学習した言語モデルは,生物医学的質問応答タスクにおいて顕著な改善を達成し,強い生命科学のLCMベースラインと先進的なプロプライエタリモデルの両方を上回ります。 特に、我々のAI-Readyデータセットは、大規模であるにも関わらず、Llama3-70BがMedPromptとMed-PaLM-2でGPT-4を超えることを可能にする。 詳細なアブレーション研究とケースアナリシスは、このフレームワーク内の各エージェントの有効性と相乗効果をさらに検証し、バイオメディカルLLMトレーニングにおけるマルチエージェント協調の可能性を強調した。

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