Towards Evaluating and Building Versatile Large Language Models for Medicine
作者: Chaoyi Wu, Pengcheng Qiu, Jinxin Liu, Hongfei Gu, Na Li, Ya Zhang, Yanfeng Wang, Weidi Xie
分类: cs.CL
发布日期: 2024-08-22 (更新: 2024-09-05)
🔗 代码/项目: GITHUB | PROJECT_PAGE
💡 一句话要点
提出MedS-Bench医学评测基准与MedS-Ins指令调优数据集，提升LLM在医疗领域的应用能力
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 医学大型语言模型 临床任务评估 指令调优 医学数据集 MedS-Bench MedS-Ins 医疗人工智能
📋 核心要点
- 现有医学LLM评测基准侧重于选择题，缺乏对临床复杂任务的全面评估。
- 提出MedS-Bench基准和MedS-Ins指令调优数据集，旨在提升LLM在医疗领域的通用性和性能。
- 实验表明，基于MedS-Ins调优的MMedIns-Llama 3模型在多项临床任务中显著优于现有模型。
📝 摘要（中文）
本研究提出了MedS-Bench，一个综合性的基准，用于评估大型语言模型（LLMs）在临床环境中的表现。与侧重于多项选择题的现有基准不同，MedS-Bench涵盖了11项高级临床任务，包括临床报告总结、治疗建议、诊断、命名实体识别和医学概念解释等。我们使用少量样本提示评估了六个领先的LLM，例如MEDITRON、Mistral、InternLM 2、Llama 3、GPT-4和Claude-3.5，发现即使是最复杂的模型也难以应对这些复杂任务。为了解决这些限制，我们开发了MedS-Ins，一个用于医学的大规模指令调优数据集。MedS-Ins包含58个面向医学的语言语料库，总计1350万个样本，涵盖122个任务。为了证明数据集的效用，我们通过对轻量级开源医学语言模型执行指令调优进行了概念验证实验。由此产生的模型MMedIns-Llama 3在几乎所有临床任务中都显著优于现有模型。为了促进LLM在临床挑战中的进一步发展，我们已完全开放MedS-Ins数据集，并邀请研究界为其扩展做出贡献。此外，我们还启动了MedS-Bench的动态排行榜，并计划定期更新测试集，以跟踪进展并增强通用LLM对医学领域的适应性。
🔬 方法详解
问题定义：现有医学大型语言模型（LLMs）的评估基准主要集中在多项选择题的问答上，无法全面评估模型在实际临床场景中的复杂任务处理能力，例如临床报告总结、治疗方案推荐、疾病诊断等。此外，缺乏高质量的医学指令调优数据集，限制了LLMs在医学领域的应用。
核心思路：论文的核心思路是构建一个更全面、更贴近临床实际的医学LLM评估基准MedS-Bench，并提供一个大规模的医学指令调优数据集MedS-Ins。通过MedS-Bench，可以更准确地评估LLMs在各种临床任务中的表现；通过MedS-Ins，可以有效地提升LLMs在医学领域的专业能力。
技术框架：该研究主要包含两个部分：MedS-Bench基准的构建和MedS-Ins数据集的构建。MedS-Bench包含11项高级临床任务，涵盖临床报告总结、治疗建议、诊断、命名实体识别和医学概念解释等。MedS-Ins包含58个医学语言语料库，共计1350万个样本，涵盖122个任务。研究者使用MedS-Ins对Llama 3模型进行指令调优，得到MMedIns-Llama 3模型。
关键创新：该研究的关键创新在于：1) 提出了一个更全面、更贴近临床实际的医学LLM评估基准MedS-Bench，可以更准确地评估LLMs在各种临床任务中的表现。2) 构建了一个大规模的医学指令调优数据集MedS-Ins，可以有效地提升LLMs在医学领域的专业能力。3) 通过实验验证了MedS-Ins数据集的有效性，基于该数据集调优的模型在多项临床任务中取得了显著的性能提升。
关键设计：MedS-Bench基准的设计考虑了临床任务的多样性和复杂性，涵盖了11项高级临床任务。MedS-Ins数据集的构建收集了58个医学语言语料库，并进行了清洗和标注，确保数据的质量和多样性。在指令调优过程中，使用了标准的指令调优方法，并针对医学领域的特点进行了优化。具体参数设置和损失函数等细节未在摘要中详细说明，属于未知信息。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，基于MedS-Ins数据集进行指令调优的MMedIns-Llama 3模型在几乎所有临床任务中都显著优于现有模型。具体性能提升数据未在摘要中给出，属于未知信息。该结果验证了MedS-Ins数据集的有效性，并表明通过指令调优可以有效提升LLM在医学领域的专业能力。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于开发更智能的医疗辅助系统，例如辅助诊断、治疗方案推荐、医学知识问答等。通过提升LLM在医学领域的专业能力，可以帮助医生提高工作效率，减少误诊率，并为患者提供更优质的医疗服务。未来，该研究有望推动医疗人工智能的发展，促进医疗行业的智能化转型。
📄 摘要（原文）
In this study, we present MedS-Bench, a comprehensive benchmark designed to evaluate the performance of large language models (LLMs) in clinical contexts. Unlike existing benchmarks that focus on multiple-choice question answering, MedS-Bench spans 11 high-level clinical tasks, including clinical report summarization, treatment recommendations, diagnosis, named entity recognition, and medical concept explanation, among others. We evaluated six leading LLMs, e.g., MEDITRON, Mistral, InternLM 2, Llama 3, GPT-4, and Claude-3.5 using few-shot prompting, and found that even the most sophisticated models struggle with these complex tasks. To address these limitations, we developed MedS-Ins, a large-scale instruction tuning dataset for medicine. MedS-Ins comprises 58 medically oriented language corpora, totaling 13.5 million samples across 122 tasks. To demonstrate the dataset's utility, we conducted a proof-of-concept experiment by performing instruction tuning on a lightweight, open-source medical language model. The resulting model, MMedIns-Llama 3, significantly outperformed existing models across nearly all clinical tasks. To promote further advancements in the application of LLMs to clinical challenges, we have made the MedS-Ins dataset fully accessible and invite the research community to contribute to its expansion.Additionally, we have launched a dynamic leaderboard for MedS-Bench, which we plan to regularly update the test set to track progress and enhance the adaptation of general LLMs to the medical domain. Leaderboard: https://henrychur.github.io/MedS-Bench/. Github: https://github.com/MAGIC-AI4Med/MedS-Ins.