論文の概要: Evaluating Advanced Prompting on Gemini Flash for Multi-Hop Biomedical QA
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.07548v1
- Date: Tue, 05 May 2026 21:57:38 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-06-15 07:09:36.704257
- Title: Evaluating Advanced Prompting on Gemini Flash for Multi-Hop Biomedical QA
- Title（参考訳）: マルチホップバイオメディカルQAのためのジェミニフラッシュの先端プロンプト評価
- Abstract要約: MedHopQA チャレンジは、Large Language Models (LLM) にとって重要なテストである。
本稿では、高度なプロンプトエンジニアリングの影響に焦点を当てた、GoogleのGemini FlashモデルのAPIベースの直接評価について詳述する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: The MedHopQA challenge presents a critical test for Large Language Models (LLMs): complex, multi-hop reasoning in the high-stakes biomedical domain. This paper details our direct API-based evaluation of Google's Gemini Flash models, focusing on the impact of advanced prompt engineering. We designed a sophisticated, multi-component prompt for Gemini 2.0 Flash that combined role-playing, explicit multi-shot Chain-of-Thought (CoT) examples, and detailed formatting rules. Our best run, using this complex prompt, achieved a Concept Level Score of 0.720. This result dramatically outperformed a baseline prompt which scored only 0.565. Remarkably, this performance on the efficient Gemini 2.0 Flash was almost identical to the result from the next-generation Gemini 2.5 Flash. Our findings demonstrate that sophisticated prompt design is a critical factor for unlocking the full reasoning capabilities of modern LLMs.
- Abstract（参考訳）: MedHopQAの課題は、大規模言語モデル(LLMs: Large Language Models)に対する重要なテストである。
本稿では、高度なプロンプトエンジニアリングの影響に焦点を当てた、GoogleのGemini FlashモデルのAPIベースの直接評価について詳述する。
私たちは、ロールプレイング、明示的なマルチショット・チェーン・オブ・ソート(CoT)の例、詳細なフォーマットルールを組み合わせた、高度なマルチコンポーネント・プロンプトをGemini 2.0 Flash用に設計しました。
この複雑なプロンプトを使った私たちの最高の実行は、概念レベルスコア0.720を達成しました。
この結果は、0.565点のベースラインプロンプトを劇的に上回った。
注目すべきは、効率の良いGemini 2.0 Flash上のこのパフォーマンスは、次世代のGemini 2.5 Flashの結果とほとんど同じだったことだ。
本研究は, 高度なプロンプト設計が, 現代のLCMの完全な推論能力を解き放つ上で重要な要素であることを示すものである。
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