Evaluating the Effectiveness of Cost-Efficient Large Language Models in Benchmark Biomedical Tasks

📄 arXiv: 2507.14045v1 📥 PDF

作者: Israt Jahan, Md Tahmid Rahman Laskar, Chun Peng, Jimmy Huang

分类: cs.CL

发布日期: 2025-07-18

备注: Accepted at Canadian AI 2025

💡 一句话要点

评估高性价比大语言模型在生物医学基准任务中的有效性

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

关键词: 大语言模型 生物医学 基准测试 文本分类 图像处理 开源模型 性能评估

📋 核心要点

  1. 现有生物医学任务缺乏对高性价比大语言模型的全面评估，难以指导实际应用中的模型选择。
  2. 论文通过对比多种闭源和开源LLM在不同生物医学任务上的表现，揭示了它们各自的优势和局限。
  3. 实验结果表明，开源LLM在特定任务上可与闭源模型媲美，并具有速度和隐私优势，为实际应用提供了新选择。

📝 摘要（中文）

本文全面评估了高性价比的大语言模型（LLM）在涵盖文本和图像模态的各种生物医学任务中的表现。我们评估了一系列闭源和开源LLM在生物医学文本分类和生成、问答以及多模态图像处理等任务上的性能。实验结果表明，没有一个LLM能够在所有任务中始终优于其他模型。相反，不同的LLM在不同的任务中表现出色。虽然一些闭源LLM在特定任务上表现出强大的性能，但它们的开源对应模型取得了相当（有时甚至更好）的结果，并且具有更快的推理速度和增强的隐私等额外优势。我们的实验结果为选择最适合特定生物医学应用的LLM提供了有价值的见解。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决生物医学领域中，如何选择性价比最高的大语言模型（LLM）来完成特定任务的问题。现有方法缺乏对不同LLM在各类生物医学任务上的系统性评估，导致难以根据实际需求做出最优选择，并且高昂的计算成本和隐私问题也限制了闭源LLM的应用。

核心思路：论文的核心思路是通过对一系列闭源和开源LLM在多种生物医学任务上进行基准测试，分析它们在不同任务上的性能表现，从而为用户提供选择LLM的指导。这种方法旨在找到在性能、成本和隐私之间取得平衡的最佳模型。

技术框架：论文的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 选择一系列具有代表性的闭源和开源LLM；2) 选取涵盖文本和图像模态的多种生物医学任务，例如文本分类、文本生成、问答和多模态图像处理；3) 在选定的LLM上运行这些任务，并记录它们的性能指标，例如准确率、F1值、推理速度等；4) 对实验结果进行分析和比较，找出在不同任务上表现最佳的LLM，并评估它们的成本和隐私风险。

关键创新：论文的关键创新在于对多种LLM在生物医学任务上的全面评估，并强调了开源LLM的潜力。以往的研究可能集中在单个LLM或特定任务上，而本文则提供了一个更广泛的视角，比较了不同LLM的优缺点，并突出了开源LLM在成本、速度和隐私方面的优势。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 任务选择：选择具有代表性的生物医学任务，涵盖文本和图像模态，以评估LLM的通用性；2) 模型选择：选择具有代表性的闭源和开源LLM，覆盖不同的模型架构和参数规模，以评估不同模型的性能；3) 评估指标：使用标准的评估指标，例如准确率、F1值、推理速度等，以客观地评估LLM的性能；4) 对比分析：对实验结果进行详细的对比分析，找出在不同任务上表现最佳的LLM，并评估它们的成本和隐私风险。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在某些生物医学任务中，开源LLM的性能可以与闭源LLM相媲美，甚至更好。例如，在文本分类任务中，某些开源LLM的准确率达到了90%以上，与闭源LLM的性能相当。此外，开源LLM还具有更快的推理速度和更好的隐私保护能力，使其成为生物医学应用的理想选择。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于生物医学领域的多种场景，例如辅助诊断、药物研发、医学文献检索等。通过选择合适的LLM，可以提高工作效率、降低成本并保护患者隐私。未来，该研究可以扩展到更多生物医学任务和模型，为构建更智能、更高效的生物医学系统提供支持。

📄 摘要（原文）

This paper presents a comprehensive evaluation of cost-efficient Large Language Models (LLMs) for diverse biomedical tasks spanning both text and image modalities. We evaluated a range of closed-source and open-source LLMs on tasks such as biomedical text classification and generation, question answering, and multimodal image processing. Our experimental findings indicate that there is no single LLM that can consistently outperform others across all tasks. Instead, different LLMs excel in different tasks. While some closed-source LLMs demonstrate strong performance on specific tasks, their open-source counterparts achieve comparable results (sometimes even better), with additional benefits like faster inference and enhanced privacy. Our experimental results offer valuable insights for selecting models that are optimally suited for specific biomedical applications.