用于医学学科多选题分类的大语言模型
计算与语言
2024-03-22 v1 人工智能
摘要
本文旨在评估在多选题数据上训练的大语言模型能否用于区分医学学科。这对于自动问答而言是一项重要且具有挑战性的任务。为实现这一目标，我们训练深度神经网络，将问题多类别分类到推断出的医学学科中。利用我们的多问题（MQ）Sequence-BERT 方法，我们在 MedMCQA 数据集上超越了最先进的结果，在其开发集和测试集上的准确率分别达到 0.68 和 0.60。在这个意义上，我们展示了人工智能，特别是大语言模型，在医疗健康领域进行多分类任务的能力。
引用
@article{arxiv.2403.14582,
title = {Large Language Models for Multi-Choice Question Classification of Medical Subjects},
author = {Víctor Ponce-López},
journal= {arXiv preprint arXiv:2403.14582},
year = {2024}
}