論文の概要: Are Two LLMs Better Than One? A Student-Teacher Dual-Head LLMs Architecture for Pharmaceutical Content Optimization

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2602.11957v1
• Date: Thu, 12 Feb 2026 13:53:29 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-02-13 21:07:25.851757
• Title: Are Two LLMs Better Than One? A Student-Teacher Dual-Head LLMs Architecture for Pharmaceutical Content Optimization
• Title（参考訳）: 2つのLLMは1つより優れているか? 医薬コンテンツ最適化のための学生と教師のデュアルヘッドLLMアーキテクチャ
• Authors: Suyash Mishra, Qiang Li, Anubhav Girdhar,
• Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、医薬品のような規制された領域でコンテンツを作成するために、ますます使われてきている。 本稿では,言語,規制,ブランド,技術,コンテンツ構造チェックをカバーするモジュール型LLMおよびビジョン言語モデル(VLM)によるQCアーキテクチャについて紹介する。 AIReg-Benchでは83.0%のF1と97.5%のリコールを達成し、Gemini 2.5 Proと比較してエラーを5倍削減した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.3403125696913656
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly used to create content in regulated domains such as pharmaceuticals, where outputs must be scientifically accurate and legally compliant. Manual quality control (QC) is slow, error prone, and can become a publication bottleneck. We introduce LRBTC, a modular LLM and vision language model (VLM) driven QC architecture covering Language, Regulatory, Brand, Technical, and Content Structure checks. LRBTC combines a Student-Teacher dual model architecture, human in the loop (HITL) workflow with waterfall rule filtering to enable scalable, verifiable content validation and optimization. On AIReg-Bench, our approach achieves 83.0% F1 and 97.5% recall, reducing missed violations by 5x compared with Gemini 2.5 Pro. On CSpelling, it improves mean accuracy by 26.7%. Error analysis further reveals that while current models are strong at detecting misspellings (92.5 recall), they fail to identify complex medical grammatical (25.0 recall) and punctuation (41.7 recall) errors, highlighting a key area for future work. This work provides a practical, plug and play solution for reliable, transparent quality control of content in high stakes, compliance critical industries. We also provide access to our Demo under MIT Licenses.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル (LLMs) は、科学的に正確で法的に適合した出力が必要とされる医薬品などの規制された領域のコンテンツを作成するために、ますます使われてきている。 手動品質管理(QC)は遅く、エラーを起こしやすく、出版のボトルネックになる可能性がある。 本稿では,言語,規制,ブランド,技術,コンテンツ構造チェックをカバーするモジュール型LLMおよびビジョン言語モデル(VLM)によるQCアーキテクチャについて紹介する。 LRBTCは学生と教師の二重モデルアーキテクチャ、ヒューマン・イン・ザ・ループ(HITL)ワークフローとウォーターフォールルールフィルタリングを組み合わせることで、スケーラブルで検証可能なコンテンツ検証と最適化を可能にする。 AIReg-Benchでは83.0%のF1と97.5%のリコールを達成し、Gemini 2.5 Proと比較してエラーを5倍削減した。 CSpellingでは平均精度を26.7%向上させる。 誤り分析により、現在のモデルはミススペル(92.5リコール)の検出に長けているが、複雑な医学文法(25.0リコール)と句読点(41.7リコール)の誤りを識別できず、将来の作業において重要な領域を強調していることが明らかになった。 この作業は、信頼性が高く透明なコンテンツ品質管理のための実用的なプラグアンドプレイソリューションを提供する。 また、MITライセンス下でのデモへのアクセスも提供しています。

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