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DeepSeek in Healthcare: A Survey of Capabilities, Risks, and Clinical Applications of Open-Source Large Language Models

Created by
  • Haebom

저자

Jiancheng Ye, Sophie Bronstein, Jiarui Hai, Malak Abu Hashish

개요

DeepSeek-R1은 DeepSeek에서 개발한 최첨단 오픈소스 대규모 언어 모델(LLM)로, 전문가 혼합(MoE), 사고 연쇄(CoT) 추론 및 강화 학습을 통합한 하이브리드 아키텍처를 통해 고급 추론 기능을 제공합니다. MIT 라이선스로 배포되어 GPT-4o 및 Claude-3 Opus와 같은 독점 모델에 대한 투명하고 비용 효율적인 대안을 제공하며, 수학, 의료 진단, 코드 생성, 제약 연구와 같은 구조화된 문제 해결 영역에서 탁월한 성능을 보입니다. USMLE 및 AIME와 같은 벤치마크에서 경쟁력 있는 성능을 보여주며, 소아과 및 안과 임상 의사 결정 지원 작업에서 강력한 결과를 얻었습니다. 효율적인 추론과 추론 심도를 유지하여 자원 제약 환경에 적합합니다.

시사점, 한계점

시사점:
오픈소스로 제공되어 접근성과 비용 효율성이 높음.
MoE, CoT, 강화학습 기반 하이브리드 아키텍처를 통해 고급 추론 성능 제공.
의료, 수학 등 다양한 구조화된 문제 해결 영역에서 우수한 성능.
자원 제약 환경에서도 효율적인 추론 가능.
해석 가능성, 확장성, 적응성이 뛰어남.
한계점:
다국어 및 윤리적으로 민감한 맥락에서 편향, 허위 정보, 적대적 조작 및 안전 실패에 대한 취약성 증가.
일반적인 언어 유창성 및 안전 정렬 부족.
편향 완화, 자연어 이해, 특정 영역 검증 및 규정 준수 개선 필요.
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