医療アシスタントの個人化のための短期記憶と長期記憶の協調

LLMは自然言語の理解と生成に優れた能力を示しているが、個人化された医療アドバイスを提供するための活用は十分に検討されていない。本研究では、短期記憶と長期記憶の協調による新しい記憶メカニズムと、リソース消費を最小限に抑えるパラメータ効率的なファインチューニング手法を提案し、LLMベースの個人化された医療アシスタントの実現を目指す。