以排名取代評分：邁向可靠且穩健的大型語言模型生成醫療解釋性論證的自動化評估

Belangrijkste concepten

本研究提出了一種新的評估方法,利用代理任務和排名來緊密對齊人類評估標準,克服了通常出現在作為評判的大型語言模型中的偏差。我們證明了所提出的評估器對抗性攻擊是穩健的,包括對非論證性文本的評估。此外,用於訓練評估器的人工撰寫論證僅需要每個代理任務一個示例。通過檢查多個由大型語言模型生成的論證,我們建立了一種確定代理任務是否適合評估由大型語言模型生成的醫療解釋性論證的方法,只需要五個示例和兩名人類專家。

Samenvatting

本研究提出了一種新的評估方法,用於評估由大型語言模型(LLM)生成的醫療解釋性論證。該方法利用代理任務和排名來緊密對齊人類評估標準,克服了通常出現在作為評判的LLM中的偏差。

具體來說,研究包括以下幾個部分:

1. 生成論證:使用三種不同的LLM(GPT-4o、OpenBioLLM和Llama3)生成合成論證,並收集人類專家撰寫的金標準論證。

2. 代理任務:選擇三種不同的代理任務,包括醫療多選題回答(MMCQA)、醫療虛假信息檢測和臨床試驗自然語言推理(NLI)。這些任務涵蓋了不同類型的論證,為全面評估提供了基礎。

3. 自動評估器:開發了三種基於EriBERTa編碼器模型的評估器,分別使用金標準論證、LLM生成論證和沒有論證進行訓練。這些評估器通過在代理任務上的表現來間接評估論證的質量。

4. 人類評估:兩名臨床醫生獨立對論證進行排名,為自動評估器的表現提供基準。

5. 控制案例:設計了四種控制案例,包括無論證、僅標籤輸入、噪音論證和信息檢索段落,以測試評估器的鲁棒性。

研究結果表明,使用LLM生成論證訓練的評估器能夠最佳地與人類偏好保持一致,並且對抗性攻擊也表現出穩健性。此外,只需五個示例和兩名人類專家就可以確定代理任務的適用性。這種方法消除了對主題專家評估的需求,並最小化了生成LLM作為評判時的偏差。

Statistieken

在初次內窺鏡檢查中,由於缺乏活動性出血,不需要內窺鏡治療。隨後,為降低出血復發的風險,應開始靜脈注射高劑量質子泵抑制劑治療。
這是一個II級潰瘍(Forrest分類),有較高的復發風險。因此,明確指示進行內窺鏡治療,並在醫院內靜脈注射質子泵抑制劑(通常為奧美拉唑)至少72小時。
與對照組相比,第1組隊列中有7例更多的貧血和1例更多的彌散性血管內凝血。

Citaten

"在初次內窺鏡檢查中,由於缺乏活動性出血,不需要內窺鏡治療。隨後,為降低出血復發的風險,應開始靜脈注射高劑量質子泵抑制劑治療。"
"這是一個II級潰瘍(Forrest分類),有較高的復發風險。因此,明確指示進行內窺鏡治療,並在醫院內靜脈注射質子泵抑制劑(通常為奧美拉唑)至少72小時。"
"與對照組相比,第1組隊列中有7例更多的貧血和1例更多的彌散性血管內凝血。"

Belangrijkste Inzichten Gedestilleerd Uit

Ranking Over Scoring: Towards Reliable and Robust Automated Evaluation of LLM-Generated Medical Explanatory Arguments

by Iker De la I... om arxiv.org 10-01-2024

https://arxiv.org/pdf/2409.20565.pdf

Diepere vragen

如何進一步擴展這種評估方法,以涵蓋更多類型的醫療論證?

為了進一步擴展這種基於代理任務的評估方法，可以考慮以下幾個方向。首先，可以引入更多的代理任務，涵蓋不同的醫療情境，例如慢性病管理、手術決策或藥物療法的選擇。這些任務可以設計成多選題、開放式問題或案例分析，以便更全面地評估生成的醫療論證的有效性和適用性。其次，應用多樣化的數據集來訓練評估器，這樣可以提高模型對不同醫療領域的適應能力，並減少偏見。此外，考慮引入多模態數據（如影像學資料或生物標記）來豐富論證的背景，這將有助於生成更具說服力的醫療論證。最後，持續收集和整合專家意見，並根據臨床實踐的最新進展不斷更新代理任務的設計，確保評估方法的時效性和相關性。

如何設計更有效的控制案例,以更全面地測試評估器的鲁棒性?

設計更有效的控制案例可以從以下幾個方面著手。首先，應該增加控制案例的多樣性，涵蓋不同類型的錯誤和誤導性內容，例如不相關的醫療信息、模糊的陳述或故意錯誤的醫療建議。這樣可以更全面地測試評估器在面對各種挑戰時的反應能力。其次，可以設計一些邊界案例，這些案例的內容接近於正確的醫療論證，但卻包含微小的錯誤或不一致性，以測試評估器的敏感性和準確性。此外，應考慮引入隨機生成的噪聲數據，這些數據不僅是無意義的，還可能在結構上與有效論證相似，以評估評估器在面對複雜情況時的魯棒性。最後，進行多輪測試，並根據測試結果不斷調整控制案例的設計，以確保評估器的穩定性和可靠性。

這種基於代理任務的評估方法是否可以應用於其他領域的長文本生成任務?

這種基於代理任務的評估方法確實可以應用於其他領域的長文本生成任務。首先，這種方法的核心在於通過代理任務來評估生成文本的有效性和相關性，這一原則在許多領域都是適用的。例如，在法律文本生成中，可以設計代理任務來評估法律論證的準確性和邏輯性；在教育領域，可以通過設計代理任務來評估學生的論文或報告的質量。其次，這種方法的靈活性使其能夠適應不同領域的特定需求，通過調整代理任務的設計和評估標準來滿足各種應用場景的要求。最後，隨著自然語言處理技術的進步，這種基於代理任務的評估方法可以與其他技術（如多模態學習或強化學習）結合，進一步提升其在各個領域的應用潛力。