From Medprompt to o1: Exploration of Run-Time Strategies for Medical Challenge Problems and Beyond

📄 arXiv: 2411.03590v1 📥 PDF

作者: Harsha Nori, Naoto Usuyama, Nicholas King, Scott Mayer McKinney, Xavier Fernandes, Sheng Zhang, Eric Horvitz

分类: cs.CL

发布日期: 2024-11-06

备注: 25 pages

💡 一句话要点

探索医学挑战问题：对比Medprompt与o1模型的运行时策略

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 大型语言模型 医学应用 运行时策略 提示工程 o1-preview模型 GPT-4 成本效益分析

📋 核心要点

  1. 大型语言模型在医学等专业领域面临挑战，需要有效的运行时引导策略来提升性能。
  2. 本文探索了OpenAI的o1-preview模型，该模型具有内置的运行时推理能力，无需复杂的提示工程。
  3. 实验表明，o1-preview在医学基准测试中优于使用Medprompt的GPT-4，但少量样本提示反而降低了其性能。

📝 摘要（中文）

运行时引导策略（如Medprompt）对于指导大型语言模型（LLMs）在挑战性任务上取得最佳性能至关重要。Medprompt证明，通过提示引导LLM执行包含思维链推理和集成的运行时策略，可以使其在医学等专业领域达到最先进的性能。OpenAI的o1-preview模型代表了一种新范式，该模型旨在生成最终响应之前进行运行时推理。本文旨在了解o1-preview模型在一系列医学挑战问题基准上的行为。继GPT-4的Medprompt研究之后，我们系统地评估了o1-preview模型在各种医学基准上的表现。值得注意的是，即使没有提示技术，o1-preview在很大程度上优于使用Medprompt的GPT-4系列。我们进一步系统地研究了Medprompt所代表的经典提示工程策略在新推理模型范式中的有效性。我们发现，少量样本提示会阻碍o1的性能，表明上下文学习可能不再是推理原生模型的有效引导方法。虽然集成仍然可行，但它需要大量资源，并且需要仔细的成本-性能优化。我们的成本和准确性分析揭示了一个帕累托前沿，GPT-4o代表了一种更经济的选择，而o1-preview以更高的成本实现了最先进的性能。虽然o1-preview提供了最佳性能，但具有Medprompt等引导策略的GPT-4o在特定上下文中仍然具有价值。此外，我们注意到o1-preview模型在许多现有医学基准上已接近饱和，这突显了对新的、具有挑战性的基准的需求。最后，我们反思了LLM推理时计算的总体方向。

🔬 方法详解

问题定义：现有的大型语言模型在处理医学领域的复杂问题时，需要借助复杂的提示工程（如Medprompt）才能达到较好的性能。然而，这种方法依赖于人工设计的提示，且计算成本较高。论文旨在探索一种新的范式，即利用具有内置运行时推理能力的模型（如o1-preview）来解决医学挑战问题，并分析其与传统提示工程方法的优劣。

核心思路：论文的核心思路是评估和比较具有内置推理能力的o1-preview模型与使用提示工程（Medprompt）的GPT-4系列模型在医学基准测试中的性能。通过系统地实验，分析o1-preview模型在不同提示策略下的表现，并探讨其在成本、准确性和资源消耗方面的权衡。

技术框架：论文主要采用实验评估的方法。首先，在多个医学基准测试数据集上评估o1-preview模型的性能，并与使用Medprompt的GPT-4系列模型进行比较。然后，研究不同提示策略（如少量样本提示）对o1-preview模型性能的影响。最后，分析不同模型的成本和准确性，构建帕累托前沿，以指导实际应用中的模型选择。

关键创新：论文的关键创新在于对具有内置推理能力的o1-preview模型进行了系统性的评估，并揭示了其与传统提示工程方法的差异。研究发现，对于这种新型模型，传统的少量样本提示可能不再有效，甚至会降低性能。此外，论文还提出了一个成本-准确性分析框架，可以帮助用户根据实际需求选择合适的模型。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 选择具有代表性的医学基准测试数据集，以全面评估模型的性能；2) 系统地研究不同提示策略对o1-preview模型的影响，包括无提示、少量样本提示等；3) 采用成本和准确性分析，构建帕累托前沿，以指导实际应用中的模型选择。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节未在摘要中提及，属于未知信息。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，即使没有提示技术，o1-preview模型在医学基准测试中也优于使用Medprompt的GPT-4系列模型。然而，少量样本提示会阻碍o1的性能。成本和准确性分析表明，GPT-4o代表了一种更经济的选择，而o1-preview以更高的成本实现了最先进的性能。o1-preview模型在许多现有医学基准上已接近饱和。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于医疗诊断辅助、医学知识问答、临床决策支持等领域。通过选择合适的模型和推理策略，可以提高医疗服务的效率和准确性，降低医疗成本，并为患者提供更好的医疗体验。未来的研究可以探索更有效的推理策略和更具挑战性的医学基准测试。

📄 摘要（原文）

Run-time steering strategies like Medprompt are valuable for guiding large language models (LLMs) to top performance on challenging tasks. Medprompt demonstrates that a general LLM can be focused to deliver state-of-the-art performance on specialized domains like medicine by using a prompt to elicit a run-time strategy involving chain of thought reasoning and ensembling. OpenAI's o1-preview model represents a new paradigm, where a model is designed to do run-time reasoning before generating final responses. We seek to understand the behavior of o1-preview on a diverse set of medical challenge problem benchmarks. Following on the Medprompt study with GPT-4, we systematically evaluate the o1-preview model across various medical benchmarks. Notably, even without prompting techniques, o1-preview largely outperforms the GPT-4 series with Medprompt. We further systematically study the efficacy of classic prompt engineering strategies, as represented by Medprompt, within the new paradigm of reasoning models. We found that few-shot prompting hinders o1's performance, suggesting that in-context learning may no longer be an effective steering approach for reasoning-native models. While ensembling remains viable, it is resource-intensive and requires careful cost-performance optimization. Our cost and accuracy analysis across run-time strategies reveals a Pareto frontier, with GPT-4o representing a more affordable option and o1-preview achieving state-of-the-art performance at higher cost. Although o1-preview offers top performance, GPT-4o with steering strategies like Medprompt retains value in specific contexts. Moreover, we note that the o1-preview model has reached near-saturation on many existing medical benchmarks, underscoring the need for new, challenging benchmarks. We close with reflections on general directions for inference-time computation with LLMs.