論文の概要: CURE-Med: Curriculum-Informed Reinforcement Learning for Multilingual Medical Reasoning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.13262v1
• Date: Mon, 19 Jan 2026 17:51:00 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-21 22:47:22.998659
• Title: CURE-Med: Curriculum-Informed Reinforcement Learning for Multilingual Medical Reasoning
• Title（参考訳）: curriculum-informed Reinforcement Learning for Multilingual Medical Reasoning
• Authors: Eric Onyame, Akash Ghosh, Subhadip Baidya, Sriparna Saha, Xiuying Chen, Chirag Agarwal,
• Abstract要約: 我々はCUREMED-BENCHを紹介した。CUREMED-BENCHは、高品質な多言語医療推論データセットであり、単一の検証可能な答えを持つオープンエンド推論クエリである。 本稿では,コードスイッチング・アウェア・教師付き微調整を統合したカリキュラムインフォームド強化学習フレームワークCURE-MEDを提案する。 13言語にまたがって、我々のアプローチは一貫して強いベースラインを上回り、効果的にスケールする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 38.90826150840053
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: While large language models (LLMs) have shown to perform well on monolingual mathematical and commonsense reasoning, they remain unreliable for multilingual medical reasoning applications, hindering their deployment in multilingual healthcare settings. We address this by first introducing CUREMED-BENCH, a high-quality multilingual medical reasoning dataset with open-ended reasoning queries with a single verifiable answer, spanning thirteen languages, including underrepresented languages such as Amharic, Yoruba, and Swahili. Building on this dataset, we propose CURE-MED, a curriculum-informed reinforcement learning framework that integrates code-switching-aware supervised fine-tuning and Group Relative Policy Optimization to jointly improve logical correctness and language stability. Across thirteen languages, our approach consistently outperforms strong baselines and scales effectively, achieving 85.21% language consistency and 54.35% logical correctness at 7B parameters, and 94.96% language consistency and 70.04% logical correctness at 32B parameters. These results support reliable and equitable multilingual medical reasoning in LLMs. The code and dataset are available at https://cure-med.github.io/
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、単言語数学的および常識推論においてよく機能することを示したが、多言語医療推論アプリケーションには信頼性が保たれず、多言語医療環境への展開を妨げている。 CUREMED-BENCHは、Amharic, Yoruba, Swahiliなどの表現不足言語を含む13言語にまたがる、単一の検証可能な1つの検証可能な推論クエリを備えた、高品質な多言語医療推論データセットである。 本データセットをベースとしたCURE-MEDは,コードスイッチングを意識した微調整とグループ相対ポリシー最適化を統合し,論理的正当性と言語安定性を両立させるカリキュラムインフォームド強化学習フレームワークである。 13言語にわたって、我々のアプローチは、強いベースラインとスケールを一貫して上回り、85.21%の言語一貫性、7Bパラメータで54.35%、言語一貫性94.96%、32Bパラメータで70.04%を達成している。 これらの結果は、LLMにおける信頼性と等価な多言語医療推論を支援する。 コードとデータセットはhttps://cure-med.github.io/で公開されている。

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