Capabilities of GPT-4 on Medical Challenge Problems
- 网路冷眼
- 2023-03-30 07:41:39
微软和OpenAI联合论文《GPT-4 在医学挑战问题上的能力》。再显了通用模型GPT-4 的威力。ChatGPT
【摘要】大型语言模型（LLM）已在各个领域，包括医学领域展现了卓越的自然语言理解和生成能力。本文针对最先进的LLM模型——GPT-4进行了全面评估，包括医学能力考试和基准数据集。GPT-4是一个通用模型，没有通过训练或工程化的方式专门针对医学问题进行优化。我们的分析涵盖了美国医疗执业资格考试（USMLE）的两个官方模拟考试材料，该考试由三个步骤组成，用于评估临床能力并授予美国执照。我们还评估了模型在MultiMedQA套件的基准数据集上的性能。除了测量模型性能外，我们还进行了实验，以研究同时包含文本和图像的测试问题对模型性能的影响，探究在训练过程中内容记忆的影响，并研究概率校准在医学等高风险应用中的重要性。我们的结果表明，GPT-4在没有进行专门提示构建的情况下，超过USMLE及格分数20分以上，且表现优于先前的通用模型（GPT-3.5）以及专门针对医学知识进行微调的模型（Med-PaLM，Flan-PaLM 540B的提示微调版本）。此外，GPT-4的校准能力比GPT-3.5显著提高，表现出更好的预测答案正确性的能力。我们还通过一个案例研究，定性地探讨了模型的行为，展示了GPT-4解释医学推理、个性化解释给学生，并交互式地构建一个新的反事实情景的能力。讨论了这些发现的意义，以及GPT-4在医学教育、评估和临床实践中的潜在用途，以及如何妥善处理精度和安全方面的挑战。
【Capabilities of GPT-4 on Medical Challenge Problems】
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【摘要】大型语言模型（LLM）已在各个领域，包括医学领域展现了卓越的自然语言理解和生成能力。本文针对最先进的LLM模型——GPT-4进行了全面评估，包括医学能力考试和基准数据集。GPT-4是一个通用模型，没有通过训练或工程化的方式专门针对医学问题进行优化。我们的分析涵盖了美国医疗执业资格考试（USMLE）的两个官方模拟考试材料，该考试由三个步骤组成，用于评估临床能力并授予美国执照。我们还评估了模型在MultiMedQA套件的基准数据集上的性能。除了测量模型性能外，我们还进行了实验，以研究同时包含文本和图像的测试问题对模型性能的影响，探究在训练过程中内容记忆的影响，并研究概率校准在医学等高风险应用中的重要性。我们的结果表明，GPT-4在没有进行专门提示构建的情况下，超过USMLE及格分数20分以上，且表现优于先前的通用模型（GPT-3.5）以及专门针对医学知识进行微调的模型（Med-PaLM，Flan-PaLM 540B的提示微调版本）。此外，GPT-4的校准能力比GPT-3.5显著提高，表现出更好的预测答案正确性的能力。我们还通过一个案例研究，定性地探讨了模型的行为，展示了GPT-4解释医学推理、个性化解释给学生，并交互式地构建一个新的反事实情景的能力。讨论了这些发现的意义，以及GPT-4在医学教育、评估和临床实践中的潜在用途，以及如何妥善处理精度和安全方面的挑战。
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