論文の概要: Leveraging Online Data to Enhance Medical Knowledge in a Small Persian Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16000v1
• Date: Wed, 21 May 2025 20:30:47 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-23 17:12:47.898786
• Title: Leveraging Online Data to Enhance Medical Knowledge in a Small Persian Language Model
• Title（参考訳）: オンラインデータを活用した小ペルシア語モデルにおける医学的知識の育成
• Authors: Mehrdad ghassabi, Pedram Rostami, Hamidreza Baradaran Kashani, Amirhossein Poursina, Zahra Kazemi, Milad Tavakoli,
• Abstract要約: 本研究では、アクセス可能なオンラインデータを活用することで、小規模言語モデルにおける医療知識の強化について検討する。 我々は、キュレートされたデータを用いてベースラインモデルを微調整し、その医療的知識を改善した。 ベンチマーク評価により, 微調整モデルにより, 医療質問応答の精度が向上することが示された。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.4843690728082002
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: The rapid advancement of language models has demonstrated the potential of artificial intelligence in the healthcare industry. However, small language models struggle with specialized domains in low-resource languages like Persian. While numerous medical-domain websites exist in Persian, no curated dataset or corpus has been available making ours the first of its kind. This study explores the enhancement of medical knowledge in a small language model by leveraging accessible online data, including a crawled corpus from medical magazines and a dataset of real doctor-patient QA pairs. We fine-tuned a baseline model using our curated data to improve its medical knowledge. Benchmark evaluations demonstrate that the fine-tuned model achieves improved accuracy in medical question answering and provides better responses compared to its baseline. This work highlights the potential of leveraging open-access online data to enrich small language models in medical fields, providing a novel solution for Persian medical AI applications suitable for resource-constrained environments.
• Abstract（参考訳）: 言語モデルの急速な進歩は、医療産業における人工知能の可能性を示している。 しかし、小さな言語モデルはペルシャ語のような低リソース言語における特殊なドメインと競合する。 ペルシアには多くの医療ドメインのウェブサイトがあるが、キュレートされたデータセットやコーパスは提供されていない。 本研究では,医療雑誌のクロールコーパスや実際のQAペアのデータセットなど,アクセス可能なオンラインデータを活用することで,小言語モデルにおける医療知識の強化を検討する。 我々は、キュレートされたデータを用いてベースラインモデルを微調整し、その医療的知識を改善した。 ベンチマーク評価により, 微調整モデルにより, 医療質問応答の精度が向上し, ベースラインよりも優れた応答が得られることが示された。 この研究は、オープンアクセスのオンラインデータを活用して医療分野の小さな言語モデルを強化し、リソース制約のある環境に適したペルシアの医療AIアプリケーションに新しいソリューションを提供する可能性を強調している。

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