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Leveraging Online Data to Enhance Medical Knowledge in a Small Persian Language Model

Created by
  • Haebom

저자

Mehrdad Ghassabi, Pedram Rostami, Hamidreza Baradaran Kashani, Amirhossein Poursina, Zahra Kazemi, Milad Tavakoli

개요

페르시아어와 같은 저자원 언어의 전문 분야에서 소형 언어 모델의 한계를 극복하기 위해, 본 연구는 2만 개의 의사-환자 질의응답 쌍과 의료 잡지에서 크롤링한 9천만 토큰 규모의 코퍼스로 구성된 새로운 데이터 세트를 소개합니다. 이 데이터 세트를 사용하여, 매개변수 효율적인 미세 조정 방식을 통해 baseline 모델인 aya-expanse-8b의 의학 지식을 향상시켰습니다.

시사점, 한계점

소형 언어 모델의 페르시아어 의료 분야 적용 가능성을 입증.
오픈 액세스 온라인 데이터를 활용한 리소스 제약 환경에서의 의료 AI 솔루션 제시.
미세 조정된 모델이 의료 질문 답변 정확도 향상 및 IBSEE 통과.
페르시아어로 번역된 MMLU 정확도 평균 2.67% 향상.
향후 연구는 멀티모달 입력을 통한 성능 향상을 탐구할 수 있음.
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