“`html
Большие языковые модели (LLM) в медицине: практические решения и ценность
Большие языковые модели (LLM) становятся все более востребованными в клинической и медицинской сферах благодаря своим возможностям и универсальности. Они способны заменить или дополнить работу врачей, предоставляя медицинскую информацию, отслеживая данные пациентов и проводя консультации.
Преимущества LLM в медицине
Одним из основных преимуществ LLM в медицине является их способность генерировать длинные тексты, необходимые для подробных ответов на вопросы пациентов. Точные и информативные ответы имеют важное значение, особенно в медицинских ситуациях, когда неверная информация может нанести вред. Например, при вопросе о причинах появления белого налета на языке, LLM должна дать правдивый ответ о возможных причинах, включая бактериальное скопление, и не распространять мифы, такие как идея о том, что это состояние обязательно опасно и необратимо.
Практические решения и ценность
В медицине существует множество сценариев, когда необходимо давать подробные и развернутые ответы, особенно при ответе на вопросы пациентов, где предоставленная информация должна быть достоверной. Для обеспечения точности и последовательности ответов требуется автоматизированный процесс оценки утверждений, сделанных LLM.
В недавнем исследовании команда исследователей создала MedLFQA – специализированный набор данных для автоматической оценки фактической точности ответов, сгенерированных LLM в биомедицинской области. Этот набор данных помогает определить точность и надежность фактов, представленных в этих длинных ответах.
Команда предложила уникальную структуру под названием OLAPH (Optimizing Large language models’ Answers with Preferences of reducing Hallucination). OLAPH использует ряд автоматизированных оценок для улучшения фактической точности LLM. Методология использует итеративный процесс обучения, чтобы научить LLM предпочитать ответы с наивысшими оценками фактической точности.
Результаты показали значительное улучшение фактической точности LLM, обученных с использованием структуры OLAPH, даже при сравнении с мерами, не включенными явно в процесс обучения. LLM с 7-миллиардными параметрами, обученные с использованием OLAPH, производили длинные ответы, сопоставимые по качеству с профессиональными медицинскими ответами.
Заключение
Это исследование предлагает архитектуру OLAPH для улучшения длинных медицинских ответов путем итеративного обучения и представляет MedLFQA в качестве базового инструмента для оценки фактической точности ответов, сгенерированных LLM. Результаты показывают, что OLAPH имеет потенциал значительно улучшить надежность LLM в предоставлении точной медицинской информации, что может быть критически важно для многих медицинских приложений.
“`
