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Red Teaming Large Language Models for Healthcare

Created by
  • Haebom

저자

Vahid Balazadeh, Michael Cooper, David Pellow, Atousa Assadi, Jennifer Bell, Mark Coatsworth, Kaivalya Deshpande, Jim Fackler, Gabriel Funingana, Spencer Gable-Cook, Anirudh Gangadhar, Abhishek Jaiswal, Sumanth Kaja, Christopher Khoury, Amrit Krishnan, Randy Lin, Kaden McKeen, Sara Naimimohasses, Khashayar Namdar, Aviraj Newatia, Allan Pang, Anshul Pattoo, Sameer Peesapati, Diana Prepelita, Bogdana Rakova, Saba Sadatamin, Rafael Schulman, Ajay Shah, Syed Azhar Shah, Syed Ahmar Shah, Babak Taati, Balagopal Unnikrishnan, Inigo Urteaga, Stephanie Williams, Rahul G Krishnan

개요

2024년 기계학습 의료 컨퍼런스에서 개최된 "의료용 대규모 언어 모델 레드팀 구성" 사전 컨퍼런스 워크숍의 설계 과정과 결과를 제시합니다. 컴퓨팅 및 임상 전문 지식을 겸비한 컨퍼런스 참가자들은 대규모 언어 모델(LLM)이 임상적 피해를 야기할 수 있는 응답을 출력하는 현실적인 임상 프롬프트, 즉 취약성을 발견하려고 시도했습니다. 임상의와 함께 레드팀을 구성함으로써 임상 전문 지식이 부족한 LLM 개발자가 인식하지 못할 수 있는 LLM 취약성을 식별할 수 있습니다. 발견된 취약성을 보고하고, 분류하고, 제공된 모든 LLM에서 취약성을 평가하는 복제 연구의 결과를 제시합니다.

시사점, 한계점

시사점: 임상의의 전문 지식을 활용한 레드팀 활동을 통해 LLM의 의료 분야 적용 시 발생할 수 있는 실질적인 위험을 효과적으로 식별 가능함을 보여줍니다. LLM 개발자에게 임상적 관점에서의 취약성 검토의 중요성을 강조합니다. 다양한 LLM에 대한 취약성 평가를 통해 일반화 가능한 결과를 도출할 수 있습니다.
한계점: 워크숍 참가자의 구성 및 규모가 제한적일 수 있으며, 발견된 취약성의 일반화 가능성에 대한 추가 연구가 필요합니다. 특정 LLM 및 프롬프트에 국한된 결과일 수 있으며, 다른 의료 환경이나 LLM에 대한 일반화에는 주의가 필요합니다. 복제 연구의 범위 및 방법론에 대한 자세한 설명이 부족할 수 있습니다.
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