技術記事要約:
- 健康ケアにおける大規模言語モデルの評価のうち、わずか5%が実際の患者データを使用
- バイアス、公平性の評価、および幅広いタスクの評価において大きなギャップがある
- 健康ケアアプリケーションの大規模言語モデルのテストと評価に関する研究
- 人工知能（AI）の利用が急速に進展し、大規模言語モデルの開発により、健康ケア分野での価値が高まっている
- 大規模言語モデルの健康ケアへの適用を評価するための包括的な評価手法の必要性が強調されている
感想:
健康ケアにおける大規模言語モデルの評価において、実際の患者データの使用が限られていることやバイアス、公平性の評価における課題が浮き彫りになっています。大規模言語モデルの健康ケアへの適用には、包括的な評価手法と共通の枠組みが必要であると考えられます。