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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2505.16000v3
• Date: Sat, 27 Sep 2025 16:54:27 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-09-30 17:47:08.959067
• 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）: 2.339805471804333
• 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 Q&A 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. Notably, the trained model successfully passed the Iranian Basic Medical Science Entrance Exam, taken in September 2023, and improved Persian-translated MMLU accuracy by an average of 2.67%. 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Q&A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。 特に、訓練されたモデルは2023年9月に行われたイラン基礎医学試験に合格し、ペルシア語で翻訳されたMMLUの精度を平均2.67%向上させた。 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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