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
• Authors: Ahmed Bajaber, Mohammed Alliheedi,
• 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。

関連論文リスト

• Prompt Engineering Strategies for LLM-based Qualitative Coding of Psychological Safety in Software Engineering Communities: A Controlled Empirical Study [0.0]
  本研究では,3つの大規模言語モデル(LLM)を2つの迅速なエンジニアリング戦略で制御した経験的評価を行った。 その結果,複数発のプロンプトによりクロード俳句との合意が大幅に改善したことが示唆された。 全てのモデルで「負のフィードバックを共有する」という体系的な過剰予測が特定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2026-05-08T08:16:01Z)
• Gemini: A Family of Highly Capable Multimodal Models [629.0150653235353]
  マルチモーダルモデルの新たなファミリーであるGeminiは、画像、オーディオ、ビデオ、テキスト理解にまたがる優れた機能を示している。 GeminiファミリーはUltra、Pro、Nanoサイズで構成されており、複雑な推論タスクからオンデバイスメモリ制約のユースケースまで幅広い用途に適している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-19T02:39:27Z)
• An In-depth Look at Gemini's Language Abilities [49.897870833250494]
  OpenAI GPTとGoogle Geminiモデルの能力を比較する。 この分析は、さまざまな言語能力をテストする10のデータセットに対して実施します。 Gemini Pro は GPT 3.5 Turbo よりも近いがわずかに劣る精度を実現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-18T18:47:42Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。