論文の概要: HiMed: Incentivizing Hindi Reasoning in Medical LLMs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.24635v1
• Date: Sat, 23 May 2026 15:51:04 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-26 19:50:18.286943
• Title: HiMed: Incentivizing Hindi Reasoning in Medical LLMs
• Title（参考訳）: HiMed:医療用LLMにおけるヒンディー語推論のインセンティブ
• Abstract要約: 医療用大言語モデルは、医療格差を減らすという約束を持っているが、ヒンディー語は依然として過小評価されている。 ヒンディー語理化医療コーパスであるHiMedと、西洋医学とインド医学の両方をカバーするベンチマークスイートについて紹介する。 実験では、ヒンディー語の医学的推論性能の向上と、英語の-ヒンディー語の精度ギャップの低減が示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.00331304544721
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Medical large language models hold promise for reducing healthcare disparities, yet Hindi remains severely underrepresented. While medical LLMs excel in high-resource languages, their performance degrades sharply in Hindi, particularly on Indian systems of medicine. We argue that robust cross-lingual medical transfer requires Hindi reasoning. To this end, we introduce HiMed, a Hindi reasoning medical corpus and benchmark suite covering both Western and Indian medicine. We further propose HiMed-8B, a Hindi-form medical reasoning LLM, through the design of decaying scaffolding reward. Extensive experiments demonstrate improvement in Hindi medical reasoning performance and reduction in the English--Hindi accuracy gap. Ablation studies validate the contribution of each training stage and reward component. All data and code are available on GitHub: https://github.com/FreedomIntelligence/HiMed.
• Abstract（参考訳）: 医療用大言語モデルは、医療格差を減らすという約束を持っているが、ヒンディー語は依然として過小評価されている。 医療用LLMは高資源言語で優れているが、その性能はヒンディー語、特にインドの医療システムにおいて著しく低下している。 我々は、頑健な言語間医療移行にはヒンディー語による推論が必要であると主張している。 この目的のために、ヒンディー語推論医療コーパスと、西洋医学とインド医学の両方をカバーするベンチマークスイートであるHiMedを紹介した。 さらに,ヒンズー式医療推論LLMであるHiMed-8Bを提案する。 大規模な実験は、ヒンディー語の医学的推論性能の向上と英語における-ヒンディー語の精度ギャップの低減を実証している。 アブレーション研究は、各トレーニングステージと報酬コンポーネントの貢献を検証する。 すべてのデータとコードはGitHubで入手できる。

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