大規模言語モデルを使用した健康の社会的決定要因の抽出の一般化向上に向けたプロンプトチューニング

Core Concepts

大規模言語モデルを使用した新しいアプローチで、クロスドメインアプリケーションにおける社会的決定要因（SDoH）の抽出性能を向上させる。

Abstract

自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLMs）の進歩が患者情報抽出を改善。
エンコーダー専用GatorTronとデコーダー専用GatorTronGPTなど2種類のLLMアーキテクチャを評価。
プロントチューニングはクロスドメインアプリケーションで優れたパフォーマンスを達成。
LLMsのサイズ拡大により、性能が向上することが確認された。
導入

NLPは臨床ナラティブから患者情報を抽出する主要技術。
既存手法はクロスドメイン応用において限られた転移学習能力を持つことが明らかになっている。
方法

SDoH抽出に関連する2つのデータセットを使用して、LLMsのP-tuningフレームワークを評価。
エンコーダー専用およびデコーダー専用LLMsで実験結果が示されている。
結果

P-tuningモデルは従来のファインチューニングモデルよりも優れたパフォーマンスを示す。
デコーダー専用LLMsはエンコーダー専用LLMsよりも良好な結果を達成。
議論

従来手法では限られた転移学習能力があることが示唆されている。
P-tuningはクロスドメイン応用における優れた転移学習能力を持つことが示されている。

Stats

GatorTronGPTはF1スコアで最高値を記録：0.8378

Quotes

"自然言語処理（NLP）と大規模言語モデル（LLMs）の進歩が患者情報抽出を改善。"
"エンコーダー専用GatorTronとデコーダー専用GatorTronGPTなど2種類のLLMアーキテクチャを評価。"

Key Insights Distilled From

Improving Generalizability of Extracting Social Determinants of Health Using Large Language Models through Prompt-tuning

by Cheng Peng,Z... at arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12374.pdf

Deeper Inquiries

他の分野への適用可能性や将来的な展望は？

この研究で示されたP-tuningを用いたgenerative LLMsのtransfer learning能力は、臨床NLP以外のさまざまな分野にも適用可能性があります。例えば、金融業界では顧客情報や取引データから重要な洞察を得るために自然言語処理技術が活用されています。P-tuningを使用したLLMsは、異なる金融機関間でのデータ移行や異なる金融製品間での情報抽出において優れた汎化能力を発揮する可能性があります。
将来的には、医療以外の領域でもP-tuningとgenerative LLMsを組み合わせて新しい応用方法が開発されることが期待されます。例えば、法律文書から特定事実や契約条件を抽出する法務分野やマーケティングキャンペーンから消費者反応パターンを推測するマーケティング分野でも有益な成果が期待されます。