이 연구는 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 완화의료 대화의 질을 평가하고 향상시키는 방법을 탐구했다. 전통적인 평가 방법은 비용과 확장성 문제가 있어 LLM이 새로운 접근법을 제시할 수 있다.
연구진은 의료 전문가가 작성한 8개의 시뮬레이션 대화 스크립트를 활용하여 GPT-4, GPT-3.5, LLaMA2-13b 모델의 성능을 평가했다. 표준 프롬프트, 체인 오브 쓰잇(CoT), 자기 일관성 CoT 등의 프롬프팅 전략을 사용했다.
결과적으로 GPT-4가 가장 우수한 성능을 보였고, 특히 CoT와 SC-CoT 프롬프팅 전략을 사용할 때 90% 이상의 정확도로 대화 지표를 평가했다. 또한 LLaMA2-13b 모델을 합성 데이터로 fine-tuning하여 80% 수준의 정확도를 달성했다. 이는 작은 규모의 LLM도 특정 과제에 최적화될 수 있음을 보여준다.
이 연구는 LLM이 완화의료 대화 평가와 향상에 활용될 수 있음을 입증했다. 향후 실제 임상 현장에서의 평가와 이해관계자 피드백을 통해 LLM 기술의 윤리적 통합 방안을 모색할 계획이다.
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by Zhiyuan Wang... at arxiv.org 09-24-2024
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