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ReasonMed: A 370K Multi-Agent Generated Dataset for Advancing Medical Reasoning

Created by
  • Haebom

作者

Yu Sun, Xingyu Qian, Weiwen Xu, Hao Zhang, Chenghao Xiao, Long Li, Deli Zhao, Wenbing Huang, Tingyang Xu, Qifeng Bai, Yu Rong

ReasonMed:医療分野の知識集約的な質問回答のための推論ベースの大規模言語モデル

概要

本論文は,知識集約型医療質問応答分野における推論に基づく大規模言語モデルの可能性を探る。この目的のために、ReasonMedと呼ばれる37万の高品質の例で構成される大規模な医療推論データセットを紹介します。 ReasonMedは175万の初期推論経路から派生し、マルチエージェントの作成、検証、および改善プロセスを通じて構築されました。研究の結果、ReasonMedを使用して訓練されたモデルがPubMedQAで以前のトップモデルを上回るパフォーマンスを示したことがわかりました。

Takeaways、Limitations

Takeaways:
医療分野における推論ベースLLMの性能向上のための新しいベンチマークの提示
ReasonMedデータセットを利用したモデルトレーニング戦略の提示(CoT推論、回答要約の組み合わせ)
Sub-10Bモデルで従来の最高性能モデルを上回る成果を達成
モデルスケーリングの可能性を証明
Limitations:
論文では具体的なLimitationsは明記されていない(通常、データセット偏向、モデルの一般化能力、他のデータセットでの性能などはさらなる研究が必要になる可能性がある)
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