Radiology-Llama2：放射学领域最佳大语言模型
计算与语言
2023-09-13 v1
摘要
本文介绍 Radiology-Llama2，一个通过指令微调（instruction tuning）专门面向放射学的大语言模型。Radiology-Llama2 基于 Llama2 架构，并在大规模放射学报告数据集上进一步训练，以从放射学发现生成连贯且具临床价值的印象。在 MIMIC-CXR 与 OpenI 数据集上使用 ROUGE 指标的定量评估表明，Radiology-Llama2 相较于其他生成式语言模型取得了最先进性能，在 MIMIC-CXR 上 Rouge-1 得分为 0.4834，在 OpenI 上为 0.4185。放射学专家的额外评估凸显了该模型在可理解性、连贯性、相关性、简洁性及临床实用性上的优势。本工作展示了为放射学等专门领域设计并微调本地化语言模型的潜力。若经恰当评估与部署，此类模型可通过自动化重复性任务与增强人类专长来变革放射学等领域。
引用
@article{arxiv.2309.06419,
title = {Radiology-Llama2: Best-in-Class Large Language Model for Radiology},
author = {Zhengliang Liu and Yiwei Li and Peng Shu and Aoxiao Zhong and Longtao Yang and Chao Ju and Zihao Wu and Chong Ma and Jie Luo and Cheng Chen and Sekeun Kim and Jiang Hu and Haixing Dai and Lin Zhao and Dajiang Zhu and Jun Liu and Wei Liu and Dinggang Shen and Tianming Liu and Quanzheng Li and Xiang Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:2309.06419},
year = {2023}
}