要約:
- 最近の研究では、大規模言語モデル（LLMs）が医学腫瘍学の試験問題に対する正確さと安全性を評価
- LLMsは医療の革新をもたらす可能性があり、広範なテキストコーパスでトレーニングされ、人間らしい回答をするように調整可能
- LLMsは多様な医学知識をエンコードし、米国医師国家試験に合格する能力を示すが、専門分野によって性能が異なる
- 医学腫瘍学は急速に進化する知識と高い出版物量で特別な挑戦を提供
- LLMsの評価によると、特許LLM 2は他のモデルを上回る85.0％の正答率を示し、特に最近の出版物の知識を必要とする質問で誤答が多かった
考察:
LLMsは医学腫瘍学の試験問題において優れた性能を示しましたが、特に新しい証拠を必要とするような質問で誤りがあることが確認されました。LLM 2は他のLLMsや先行モデルであるLLM 1を上回り、優れた正確性を示しました。LLMsの能力は向上していますが、情報検索の誤り、特に新しい証拠に関するものはリスクをもたらす可能性があります。最新の医学腫瘍学知識を維持するためには、LLMsの強化トレーニングと頻繁な更新が不可欠です。