이 논문은 의료 분야에서 환자의 질문에 대한 장문 답변 생성 능력을 향상시키기 위한 OLAPH 프레임워크를 소개한다.
먼저, 기존의 장문 질문 답변 데이터셋을 재구성하여 MedLFQA 벤치마크를 구축했다. MedLFQA는 질문, 장문 답변, 필수 주장 및 선택적 주장으로 구성되어 있어 자동 평가가 가능하다.
OLAPH 프레임워크는 다음과 같은 단계로 구성된다:
실험 결과, OLAPH 프레임워크를 통해 학습된 7B 모델은 의료 전문가의 답변 수준까지 사실성, 의미 유사성, 단어 구성 능력을 향상시킬 수 있었다. 이는 학습 과정에서 사용되지 않은 FACTSCORE 지표에서도 확인되었다.
이 연구는 의료 분야에서 장문 질문 답변 생성 능력을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.
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Wichtige Erkenntnisse aus
by Minbyul Jeon... um arxiv.org 10-02-2024
https://arxiv.org/pdf/2405.12701.pdfTiefere Fragen