எழுத்தாளர்கள் : Karan Singhal (Google Research, DeepMind) Shekoofeh Azizi (Google Research, DeepMind) Tao Tu (Google Research, DeepMind) S. Sara Mahdavi (Google Research, DeepMind) Jason Wei (Google Research, DeepMind) Hyung Won Chung (Google Research, DeepMind) Nathan Scales (Google Research, DeepMind) Ajay Tanwani (Google Research, DeepMind) Heather Cole-Lewis (Google Research, DeepMind) Stephen Pfohl (Google Research, DeepMind) Perry Payne (Google Research, DeepMind) Martin Seneviratne (Google Research, DeepMind) Paul Gamble (Google Research, DeepMind) Chris Kelly (Google Research, DeepMind) Nathaneal Schärli (Google Research, DeepMind) Aakanksha Chowdhery (Google Research, DeepMind) Philip Mansfield (Google Research, DeepMind) Blaise Agüera y Arcas (Google Research, DeepMind) Dale Webster (Google Research, DeepMind) Greg S. Corrado (Google Research, DeepMind) Yossi Matias (Google Research, DeepMind) Katherine Chou (Google Research, DeepMind) Juraj Gottweis (Google Research, DeepMind) Nenad Tomasev (Google Research, DeepMind) Yun Liu (Google Research, DeepMind) Alvin Rajkomar (Google Research, DeepMind) Joelle Barral (Google Research, DeepMind) Christopher Semturs (Google Research, DeepMind) Alan Karthikesalingam (Google Research, DeepMind) Vivek Natarajan (Google Research, DeepMind எழுத்தாளர்கள் : Karan Singhal (Google Research மற்றும் DeepMind) ஷெக்ரோவி அசியாஸ் (Google Research, DeepMind) டோ டூ (Google Research, DeepMind) S. Sara Mahdavi (Google Research மற்றும் DeepMind) Jason Wei (Google Research மற்றும் DeepMind) Hyung Won Chung (Google Research மற்றும் DeepMind) டாக்டர் டாக்டர் (Google Research, DeepMind) Ajay Tanwani (Google Research மற்றும் DeepMind) Heather Cole-Lewis (Google Research மற்றும் DeepMind) Stephen Pfohl (Google Research மற்றும் DeepMind) Perry Payne (Google Research மற்றும் DeepMind) Martin Seneviratne (Google Research, DeepMind ஆகியோர்) Paul Gamble (Google Research மற்றும் DeepMind) Chris Kelly (Google Research மற்றும் DeepMind) Nathaneal Schärli (Google Research, DeepMind) Aakanksha Chowdhery (Google Research மற்றும் DeepMind) Philip Mansfield (Google Research மற்றும் DeepMind) Blaise Agüera y Arcas (Google Research, DeepMind) படத்தின் காப்புரிமை டேல் Webster (Google Research, DeepMind) Greg S. Corrado (Google Research மற்றும் DeepMind) Yossi Matias (Google Research மற்றும் DeepMind) Katherine Chou (Google Research மற்றும் DeepMind) Juraj Gottweis (Google Research மற்றும் DeepMind) Nenad Tomasev (Google Research மற்றும் DeepMind) Yun Liu (Google Research மற்றும் DeepMind) Alvin Rajkomar (Google Research மற்றும் DeepMind) Joelle Barral (Google Research மற்றும் DeepMind) Christopher Semturs (Google Research மற்றும் DeepMind) Alan Karthikesalingam (Google Research மற்றும் DeepMind) Vivek Natarajan (Google Research, DeepMind ஆகியோர்) ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] மேலும், நாங்கள் MultiMedQA இல் PaLM (ஒரு 540 பில்லியன் பராமரிப்பு LLM) மற்றும் அதன் ஆலோசனை அமைக்கப்பட்ட மாற்றங்கள், Flan-PaLM ஐ மதிப்பிடுகிறோம். ஆலோசனை அணுகுமுறைகளை ஒப்பிட்டு, Flan-PaLM ஒவ்வொரு MultiMedQA பல்வேறு தேர்வில் தரவுகளை (MedQA, MedMCQA, PubMedQA, MMLU வகைகள்) மேம்படுத்தி, MedQA (US Medical License Exam Questions) இல் 67.6% அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி, முந்தைய மேம்பாடுகளை 17% மேல் மேம்படுத்தியுள்ளது. எனினும், மனித ஆய்வு Flan-PaLM பதில்களில் முக்கிய வித்தியாசங்களைக் கண்டுபிடிக்கிறது. இதனை தீர்க்க நாம் ஆலோசனை We show that understanding, recall of knowledge, and medical reasoning improve with model scale and instruction prompt tuning, suggesting the potential utility of LLMs in medicine இந்த பதிவு தான் CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) விண்ணப்பத்தின் கீழ். Archive இல் கிடைக்கும் Archive இல் கிடைக்கும் e. எங்கள் மனித மதிப்பீடுகள் இன்று வடிவமைப்புகளின் முக்கிய அளவுகளை விளக்குகிறது, பாதுகாப்பான, பயனுள்ள LLM வடிவமைப்புகளை வடிவமைக்க வடிவமைக்க வடிவமைப்பு அணுகுமுறைகள் மற்றும் வடிவமைப்பு வடிவமைப்பு ஆகியவற்றின் முக்கியத்துவம் நிரூபிக்கும். 1 அறிமுகம் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , , இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... , ஞாபகம் 21 81 97 42 74 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. 10 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ] பெரும்பாலும் அறிகுறிகள் சரியான அறிகுறிகள் அல்லது automated natural language generation metrics (e.g., BLEU [ ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 33 67 இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... மௌனமாய் மாறினான் பௌர்ணமி ( ஞாயிற்றுக்கிழமை சிகிச்சை முறைகள் ( மைத்திரிபாலன் மற்றும் மைத்திரிபாலன் ( ].We newly introduced the seventh dataset, HealthSearchQA, which consists of commonly searched health questions. 33 64 34 1 2 29 MultiMedQA பயன்படுத்தி LLMs மதிப்பிட, நாங்கள் PaLM, ஒரு 540 பில்லியன் அட்டவணை LLM அடிப்படை அதேபோல், அவருடைய ஆலோசனைகளைக் கவனியுங்கள். சிறிய அளவிலான ஒலிப்பதிவுகள் கிடைக்க பெற்றுள்ளன. கிறிஸ்துவின் கிறிஸ்துவின் கிறிஸ்து அதே சமயத்தில், தன்னம்பிக்கையையும் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 14 15 12 91 88 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. எங்கள் முக்கிய உதவிகள் கீழே கூறுகின்றன: LLMs in Medical Question Answering - மருத்துவம் கேள்வி கேள்வியில் LLMs - We present this dataset alongside six other existing open datasets for medical question answering, spaning medical exam, medical research, and consumer medical questions, as a diverse benchmark to assess the clinical knowledge and question answering capabilities of LLMs. ). Curation of HealthSearchQA and MultiMedQA 3.1 - ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ) Pilot framework for human evaluation 3.2 MedQA, MedMCQA, PubMedQA மற்றும் MMLU க்கான மருத்துவ கேள்விகளுக்கு பதிலளிப்பதற்கான மேம்பட்ட முடிவுகள் MedQA, MedMCQA, PubMedQA மற்றும் MMLU க்கான வகையான வகையான வகையான தரவுகளைக் கொண்டு, FLAN-PaLM ஒரு ஒப்பந்தம் மூலம் SOTA செயல்திறனை அடைகிறது, பல சக்திவாய்ந்த LLM அடிப்படைகளை விட. குறிப்பாக, நாங்கள் MedQA (முந்தைய SOTA விட 17% அதிகமாக), MedMCQA மீது 57,6% மற்றும் PubMedQA மீது 79,0% சரியை அடைகிறோம். சிகிச்சை விரைவில் அணுகுமுறைகளை மருத்துவ வகுப்புக்கு ஒப்பிடுவதற்கான அறிவுரை விரைவில் அணுகுமுறைகளை நாம் அறிவுரை விரைவில் அணுகுமுறைகளை அறிமுகம் செய்கின்றோம், பாதுகாப்பு முக்கியமான மருத்துவ வகுப்புக்கு LLMs ஒப்பிடுவதற்கான ஒரு எளிதான, தரவு- மற்றும் அம்ச-நேர்வழக்கமான அறிகுறிகள் அறிகுறிகள் (Section 3.3.3). நாங்கள் Med-PaLM, மருத்துவ வகுப்புக்கு சிறப்பு Flan-PaLM ஒரு அறிவுரை விரைவில் அணுகுமுறை பதிப்பு உருவாக்க பயன்படுத்துகிறோம். எங்கள் மனித மதிப்பீடு அட்டவணை Flan-PaLM அறிவியல் அடிப்படை, காயங்கள், மற்றும் வித்தியாசங்கள் உள்ளன. எனினும், Med-PaLM இந்த ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 2 தொடர்புடைய வேலைகள் கடந்த சில ஆண்டுகளில், LLMs Natural Language Processing (NLP) வேலைகளில் அற்புதமான செயல்பாடுகளைக் காட்டுகின்றன. , , , , , , , , , இதன் விளைவாக, பல்வேறு தொழிற்சாலைகளில் பல்வேறு வகையான பயிற்சிகள் நடந்து வருகின்றன. ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள்.அதற்காக science fiction நாவல்கள் எல்லாம் science ஆகாது.Fictionஐ ஓரளவு இரசிக்கலாம். , ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். , , , இதன் மூலம் அவர்கள் விரைவில் கண்காணிக்கப்படாத வேலைகளை generalize செய்ய முடியும் மற்றும் கூட சரியான ஆலோசனை வடிவமைப்பு அம்சங்கள் மூலம் தெளிவான கருத்தினை காட்ட முடியும் [ , , , ஞாபகம் Large language models (LLMs) 12 14 15 30 69 70 73 89 91 99 84 37 17 29 12 40 43 89 14 47 79 91 ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். , , ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஞாபகம் 29 35 79 78 SciBERT போன்ற விஞ்ஞானிகள் [ பிக்பாஸ் பிக்பாஸ் ( பிக்பாஸ் பிக்பாஸ் ( பிக்பாஸ் ( பிக்பாஸ் பிக்பாஸ் ( ஆசீர்வதிக்கவும் பள்ளிப் பருவங்கள் ( பிக்பாஸ் மற்றும் பிக்பாஸ் ( ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] பாலஸ்தீனமும் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , , ஞாபகம் LLMs for science and biomedicine 5 46 76 44 25 66 31 56 12 14 3 41 75 நம்முடைய வேலையிலேயே மிகப்பெரிய முதலீட்டாளர் டாக்டர் [அரசன் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் [அரசன் ], who studied the reasoning capability of LLMs in the medical question answering context. [அரசன் இதன் பின்னணியில் GPT-3, Instruction-Tuned LLM ஆகியவற்றை பயன்படுத்தலாம். இவ்வாறு பல்வேறு விதிமுறைகளைப் பயன்படுத்துவதாகும். இதன் மேல் MedQA, MedMCQA, மற்றும் PubMedQA தரவுகளைப் பற்றிய முடிவுகளை மேம்படுத்தலாம். அல் 79 அல் 50 அல் 50 63 91 3 வழிகள் இங்கே நாம் விரிவாக சொல்கிறோம்: MultiMedQA Benchmark for Assessment of LLMs in Medical Question Answering. Human assessment Framework: A rating framework for evaluation of model (and clinician) responses by clinicians and laypeople. Modeling: Large language models (LLMs) and the methods used to align them to requirements of the medical domain in this study. 3.1 அறிவியல் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , மருத்துவ அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் ( இதன் காரணமாக, மருத்துவமனையில் சிகிச்சை பெறுவதற்கான முயற்சிகள் நடத்தப்பட்டு வருகின்றன. , ஞாபகம் 33 64 34 1 2 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இதில் ஒரு கேள்விக்கு பதிலளிக்கப்பட்டுள்ள அறிக்கையில், "For a comprehensive summary of medical question answering data sets. 33 3.1.1 MultiMedQA - மருத்துவ கேள்விகள் பதில் ஒரு விகிதம் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] மௌனமாய் மாறினான் பௌர்ணமி ( ஞாயிற்றுக்கிழமை சிகிச்சை முறைகள் ( மைத்திரிபாலன் மற்றும் மைத்திரிபாலன் ( நாம் மேலும் MultiMedQA ஒரு புதிய தரவு அட்டவணை சேகரிக்கப்பட்ட பொதுவாக தேடி HealthSearchQA. All the datasets are English-language and we describe them in detail below. 33 64 34 1 2 29 இந்த data sets vary along the following axes: இந்த data sets vary along the following axes: இந்த data sets vary along the following axes: Multi-choice vs. long-form கேள்விகள் • இறுதியாக, Reportable status ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும் அதாவது Reportable அல்லது Non reportable அல்லது All ஐ தேர்ந்தெடுத்து அதனைச் சமர்ப்பிக்கவும். Domain: Open Domain vs. Closed Domain கேள்விகள் Question source: from professional medical exams, medical research, or consumers seeking medical information மருத்துவ அறிவுரைகள் Labels and metadata: presence of labels or explanations and their sources (ஆங்கிலம்) MedMCQA, PubMedQA, LiveQA, and MedicationQA provide reference long-form answers or explana-tions, we do not use them in this work. First, the reference answers are not coming from consistent sources across the different datasets. Answers often came from automated tools or non-clinicians such as librarians. The construction of the reference answers and explanations in these pioneering datasets was not optimized for holistic or comprehensive assessments of long-answer quality, which makes them suboptimal for use as a "ground truth" against which to assess LLMs using automated natural language metrics such as BLEU. ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. 4.5 மெனுவில் தோன்றும், Staff details ஐ Click செய்யவும். US Medical License Examination (USMLE) Style Questions என்பவை, அமெரிக்காவில் National Medical Board Examination-ல் இருந்து 4 அல்லது 5 கேள்விகள் தேர்வு செய்யப்பட்டன. MedQA (USMLE) 33 The MedMCQA dataset consists of more than 194k 4-option multiple-choice questions from Indian medical entrance examinations (AIIMS/NEET) ]. இந்த தரவு அட்டவணை 2.4k சிகிச்சையின் தலைமுறைகள் மற்றும் 21 மருத்துவ தலைமுறைகளைக் கொண்டது. MedMCQA 64 அறிவியல் அறிவியல் அறிவியல் ( ] consists of 1k expert labeled question answer pairs where the task is to produce a yes/no/maybe multiple-choice answer given a question together with a PubMed abstract as context. While the MedQA and MedMCQA datasets are open domain question answering tasks, the PubMedQA task is closed domain, in that it requires answer inference from the supporting PubMed abstract context. PubMedQA 34 “Massive Multitask Language Understanding” (MMLU) எனப்படும். அதேபோல், கம்யூனிஸ்ட் கேசினோவில் பல்வேறு அம்சங்கள் உள்ளன: “Anatomy”, “Clinical Knowledge”, “College Medicine”, “Medical Genetics”, “Professional Medicine”, and “College Biology”. MMLU 29 விஞ்ஞானிகளின் அறிவுரைகள் ( இதே சூழல், ஒவ்வொரு ஆண்டும் தொடர் கதையாக இருந்தும், அதிகாரிகள் போதிய கவனம் செலுத்த முன்வரவில்லை. .............................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] LiveQA 1 மருத்துவமனையில் சிகிச்சை பெற்று வருகின்றனர். இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... MedicationQA 2 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] HealthSearchQA ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இவ்வாறு மருத்துவமனையில் மருத்துவமனைக்கு அனுமதிக்கப்பட்டுள்ளதாகவும் தெரிவிக்கப்பட்டுள்ளது. அடுத்த வேலையில் 65 83 3.2 மனித மதிப்பீடு Here we describe our proposed framework for human evaluation of long-form answers to medical questions. 3.2.1 Clinician evaluation While objective accuracy metrics on multiple-choice questions are a robust measure of model performance, they omit several important details. To more deeply assess the generative outputs of LLMs in open-ended question answering for medical topics, we developed a pilot framework for human evaluation of long-form model answers to consumer medical questions in the LiveQA, MedicationQA and HealthSearchQA datasets. | Summary of the different axes along which clinicians evaluate the answers in our consumer medical question answering datasets. These include agreement with scientific consensus, possibility and likelihood of harm, evidence of comprehension, reasoning and retrieval ability, presence of inappropriate, incorrect or missing content and possibility of bias in the answer. We use a pool of clinicians to evaluate the quality of model and human-generated answers along these axes. Table 2 Task Axis Question 1 Scientific consensus How does the answer relate to the consensus in the scientific andclinical community? 2 Extent of possible harm What is the extent of possible harm? 3 Likelihood of possible harm What is the likelihood of possible harm? 4 Evidence of correct comprehension Does the answer contain any evidence of correct reading compre-hension? (indication the question has been understood) 5 Evidence of correct retrieval Does the answer contain any evidence of correct recall of knowl-edge? (mention of a relevant and/or correct fact for answering the question) 6 Evidence of correct reasoning Does the answer contain any evidence of correct reasoning steps?(correct rationale for answering the question) 7 Evidence of incorrect comprehension Does the answer contain any evidence of incorrect reading com-prehension? (indication the question has not been understood) 8 Evidence of incorrect retrieval Does the answer contain any evidence of incorrect recall of knowl-edge? (mention of an irrelevant and/or incorrect fact for answering the question) 9 Evidence of incorrect reasoning Does the answer contain any evidence of incorrect reasoning steps?(incorrect rationale for answering the question) 10 Inappropriate/incorrect content Does the answer contain any content it shouldn’t? 11 Missing content Does the answer omit any content it shouldn’t? 12 Possibility of bias Does the answer contain any information that is inapplicable or inaccurate for any particular medical demographic? 1 அறிவியல் consensus How does the answer relate to the consensus in the scientific and clinical community? 2 அநேகமான காயங்கள் What is the extent of possible harm? 3 Likelihood of possible harm ஒருவேளை காயம் ஏற்படலாம் என்பது என்ன? 4 சரியான புரிதல் அறிவு சரியான கேள்விக்கு பதிலளிக்க வேண்டுமா? (The answer contains any evidence of correct reading comprehension) 5 Evidence of correct retrieval ஒரு கேள்விக்கு பதிலளிக்க ஒரு கேள்விக்கு பதிலளிக்க ஒரு கேள்விக்கு பதிலளிக்க ஒரு கேள்விக்கு பதிலளிக்கப் படுமா? 6 சரியான காரணம் சரியான காரணம் சரியான கேள்விக்கு பதில் அளிக்க வேண்டுமா? (correct reasoning for answering the question) 7 Evidence of incorrect comprehension Does the answer contain any evidence of incorrect reading com-prehension? (indication the question has not been understood) 8 Evidence of incorrect retrieval ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 9 தவறான காரணம் தவறான காரணம் கேள்விக்கு பதிலளிக்க தவறான காரணங்கள் உள்ளதா? (incorrect rationale for answering the question) 10 Inappropriate/incorrect content கேள்விக்கு பதிலளிக்கக்கூடாது என்று ஏதாவது பொருள் உள்ளதா? 11 Missing content Does the answer omit any content it shouldn’t? 12 Possibility of bias Does the answer contain any information that is inapplicable or inaccurate for any particular medical demographic? The pilot framework was inspired by approaches published in a similar domain by Feng. [ ] to examine the strengths and weaknesses of LLM generations in clinical settings. We used focus groups and interviews with clinicians based in the UK, US and India to identify additional axes of evaluation [ ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ]) and likelihood, under the assumption that a consumer or physician based on the content of the answer might take actions. Bias was assessed broadly by raters considering if the answer contained information that would be inapplicable or inaccurate to a specific patient demographic. The questions asked in the evaluation are summarized in Table et al. 22 60 93 2 Our framework items’ form, wording and response-scale points were refined by undertaking further interviews with triplicate assessments of 25 question-answer tuples per dataset by three qualified clinicians. Instructions for the clinicians were written including indicative examples of ratings for questions, and iterated until the clinicians’ rating approaches converged to indicate the instructions were usable. Once the guidelines had converged a larger set of question-answer tuples from the consumer medical questions datasets were evaluated by single-ratings performed by one of nine clinicians based in the UK, USA or India and qualified for practice in their respective countries, with specialist experience including pediatrics, surgery, internal medicine and primary care. | Summary of the different axes along which lay users evaluate the utility of answers in our consumer medical question answering datasets. We use a pool of 5 non-expert lay users to evaluate the quality of model and human-generated answers along these axes. Table 3 Task Axis Question 1 Answer captures user intent How well does the answer address the intent of the question? 2 Helpfulness of the answer How helpful is this answer to the user? (for example, does it enable them to draw a conclusion or help clarify next steps?) 1 Answer captures user intent கேள்விக்கு பதில் எவ்வளவு நன்றாக இருக்கிறது? 2 Helpfulness of the answer How helpful is this answer to the user? (for example, does it enable them to draw a conclusion or help clarify next steps?) 3.2.2 Lay user (non-expert) evaluation ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 3 3.3 Modeling In this section, we detail large language models (LLMs) and the techniques used to align them with the requirements of the medical domain. 3.3.1 Models We build on the PaLM and Flan-PaLM family of LLMs in this study. Pathways Language Model (PaLM) என்பதன் அடிப்படையில் [...] இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ], a large-scale ML accelerator orchestration system that enables highly efficient training across TPU pods. The PaLM training corpus consists of 780 billion tokens representing a mixture of webpages, Wikipedia articles, source code, social media conversations, news articles and books. All three PaLM model variants are trained for exactly one epoch of the training data. We refer to [ , , ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , ஞாபகம் PaLM 14 4 14 19 80 14 78 இந்நிலையில், பிரதமர் மோடி, பிரதமர் மோடி, பிரதமர் மோடி ஆகியோரின் ஆதரவாளர்களும் கைது செய்யப்பட்டனர். ]. These models are trained using instruction tuning, i.e., finetuning the model on a collection of datasets in which each example is prefixed with some combination of instructions and/or few-shot exemplars. In particular, Chung [அரசன் ] demonstrated the effectiveness of scaling the number of tasks, model size and using chain-of-thought data [ இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... ]. Across the suite of evaluation tasks considered in [ ], Flan-PaLM outperformed baseline PaLM by an average of 9.4%, demonstrating the effectiveness of the instruction tuning approach. Flan-PaLM 15 அல் 15 91 16 15 In this study we considered both the PaLM and Flan-PaLM model variants at three different model sizes: 8B, 62B and 540B, with the largest model using 6144 TPUv4 chips for pretraining. 3.3.2 மருந்து வகையில் LLMs ஒப்பிடும் General-purpose LLMs like PaLM [ ] and GPT-3 [ ] have reached state of the art performance on a wide variety of tasks on challenging benchmarks such as BIG-bench. However, given the safety critical nature of the medical domain, it is necessary to adapt and align the model with domain-specific data. Typical transfer learning and domain adaptation methods rely on end-to-end finetuning of the model with large amounts of in-domain data, an approach that is challenging here given the paucity of medical data. As such, in this study we focused on data-efficient alignment strategies building on prompting [ ] and prompt tuning [ ஞாபகம் 14 12 12 45 பிரான் [ ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] நினைவூட்டல் (Chain of Thought) ], and least-to-most prompting [ ], especially for multi-step computation and reasoning problems such as math problems [ ]. In this study we focused on standard few-shot, chain-of-thought and self-consistency prompting as discussed below. Prompting strategies et al. 12 61 91 100 17 Minimum Balance ஐ பராமரிப்பது கூட, சில சமயம் சிரமமாக உள்ளது; யாரிடமாவது கைமாத்து வாங்கலாமா ? [அரசன் ]. Here, the prompt to the model is designed to include few-shot examples describing the task through text-based demonstrations. These demonstrations are typically encoded as input-output pairs. The number of examples is typically chosen depending on the number of tokens that can fit into the input context window of the model. After the prompt, the model is provided with an input and asked to generate the test-time prediction. The zero-shot prompting counterpart typically only involves an instruction describing the task without any additional examples. Brown [அரசன் ] observed that while zero-shot prompting scaled modestly with model size, performance with few-shot prompting increased more rapidly. Further, Wei [ ] observed emergent abilities– that is, abilities which are non-existent in small models but rapidly improve above random performance beyond a certain model size in the prompting paradigm. Few-shot prompting et al. 12 et al. 12 et al. 90 In this study we worked with a panel of qualified clinicians to identify the best demonstration examples and craft the few-shot prompts. Separate prompts were designed for each dataset as detailed in Section . The number of few-shot demonstrations varied depending on the dataset. Typically we used 5 input-output examples for the consumer medical question answering datasets, but reduced the number to 3 or fewer for PubMedQA given the need to also fit in the abstract context within the prompt text. A.8 Chain-of-thought (CoT), introduced by Wei [அரசன் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] [ ] demonstrated that CoT prompting can elicit reasoning abilities in sufficiently large language models and dramatically improve performance on tasks such as math problems [ ]. Further, the appearance of such CoT reasoning appears to be an emergent ability [ ] of LLMs. Lewkowycz [அரசன் ] used CoT prompting as one of the key strategies in their work leading to breakthrough LLM performance on several STEM benchmarks. Chain-of-thought prompting அல் 91 அல் 91 17 90 et al. 47 Many of the medical questions explored in this study involve complex multi-step reasoning, making them a good fit for CoT prompting techniques. Together with clinicians, we crafted CoT prompts to provide clear demonstrations on how to reason and answer the given medical questions. Examples of such prompts are detailed in Section . A.9 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] [அரசன் ] under the name of "self-consistency". The rationale behind this approach here is that for a domain such as medicine with complex reasoning paths, there might be multiple potential routes to the correct answer. Marginalizing out the reasoning paths can lead to the most consistent answer. The self-consistency prompting strategy led to particularly strong improvements in [ ], மற்றும் நாம் பல தேர்வு கேள்விகள் எங்கள் தரவு சேர்க்கைகள் அதே அணுகுமுறை எடுக்கப்பட்டது: MedQA, MedMCQA, PubMedQA மற்றும் MMLU. Self-consistency prompting அல் 88 47 Because LLMs have grown to hundreds of billions of parameters [ , ], finetuning them is extraordinarily computationally expensive. While the success of few-shot prompting has alleviated this issue to a large extent, many tasks would benefit further from gradient-based learning. Lester [ ] introduced prompt tuning (in contrast to prompting / priming), a simple and computationally cheap Prompt tuning 12 14 அல் 45 method to adapt LLMs to specific downstream tasks, especially with limited data. The approach involves the learning of soft prompt vectors through backpropagation while keeping the rest of the LLM frozen, thus allowing easy reuse of a single model across tasks. This use of soft prompts can be contrasted with the discrete “hard” text-based few-shot prompts popularized by LLMs such as GPT-3 [ ]. விரைவில் அணுகுமுறையை அணுகுவதன் மூலம் எத்தனையோ குறிப்புகளைப் பெற்றுக்கொள்ள முடியும் என்றாலும், பொதுவாக, நல்ல செயல்பாடுகளைப் பெறுவதற்காக ஒரு சில குறிப்புகள் மட்டுமே தேவைப்படுகின்றன (எனவே, நூறு). 12 et al. [ ] demonstrated that prompt-tuned model performance becomes comparable with end-to-end finetuning at increased model scale. Other related approaches include prefix tuning [ [ ], prefix activation vectors are prepended to each layer of the LLM encoder and learned through backpropagation. [அரசன் ]’s prompt tuning can be thought of as a simplification of this idea, restricting the learnable parameters to only those representing a small number of tokens prepended to the input as a soft prompt. 45 48 et al. 45 3.3.3 விரைவான அணுகுமுறை வானிலை [ ] மற்றும் Chung [அரசன் ] demonstrated the benefits of multi-task instruction finetuning: the Flan-PaLM model achieved state of the performance on several benchmarks such as BIG-bench [ மஹிந்தன் ]. In particular, Flan-PaLM demonstrated the benefits of using CoT data in fine-tuning, leading to robust improvements in tasks that required reasoning. அல் 89 அல் 15 47 29 Given the strong performance of instruction tuning, we built primarily on the Flan-PALM model in this work. However, as discussed in Section , our human evaluation revealed key gaps in Flan-PaLM’s performance on the consumer medical question answering datasets, even with few-shot prompting. To further align the model to the requirements of the safety-critical medical domain, we explored additional training specifically on medical data. 4.5 For this additional training, we used prompt tuning instead of full-model finetuning given compute and clinician data generation costs. Our approach effectively extends Flan-PaLM’s principle of "learning to follow instructions" to the prompt tuning stage. Specifically, rather than using the soft prompt learned by prompt tuning as a replacement for a task-specific human-engineered prompt, we instead use the soft prompt as an initial prefix that is shared across multiple medical datasets, and which is followed by the relevant task-specific human-engineered prompt (consisting of instructions and/or few-shot exemplars, which may be chain-of-thought examples) along with the actual question and/or context. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Given the combination of soft prompt with hard prompt, instruction prompt tuning can be considered a type of "hard-soft hybrid prompt tuning" [ ], alongside existing techniques that insert hard anchor tokens into a soft prompt [ அதேபோல், அறிவியல் பூர்வமாகவும், அறிவியல் பூர்வமாகவும், அறிவியல் பூர்வமாகவும் இருக்கும். ], or use a learned soft prompt as a prefix for a short zero-shot hard prompt [ , ]. To the best of our knowledge, ours is the first published example of learning a soft prompt that is prefixed in front of a full hard prompt containing a mixture of instructions and few-shot exemplars. 52 53 28 26 96 3.3.4 Putting it all together: Med-PaLM To adapt Flan-PaLM to the medical domain, we applied instruction prompt tuning on a small set of exemplars. These examples were effectively used to instruct the model to produce text generations more aligned with the requirements of the medical domain, with good examples of medical comprehension, recall of clinical knowledge, and reasoning on medical knowledge unlikely to lead to patient harm. Thus, curation of these examples was very important. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] The resulting model, Med-PaLM, was evaluated on the consumer medical question answering datasets of MultiMedQA along with Flan-PaLM. Figure gives an overview of our instruction prompt tuning approach for Med-PaLM. Further details on the hyperparameter optimization and model selection process can be found in Section Med-PaLM க்கான மாதிரி அட்டை Section இல் வழங்கப்படுகிறது . 2 அ1 A.5 4 Results In this section, we first provide an overview of our key results as summarized in Figures and . Then, we present several ablations to help contextualize and interpret the results. 3 4 4.1 Flan-PaLM Previous state-of-the-art on MedQA (USMLE) மேல் 17% எங்கள் Flan-PaLM 540B மாதிரி 4 தேர்வுகள் கொண்ட USMLE வடிவமைப்பு கேள்விகள் கொண்ட MedQA தரவிறக்கத்தில், DRAGON மாதிரிகளை விட 67.6% Multiple-choice question (MCQ) accuracy கிடைத்தது. ] by 20.1%. 94 Concurrent to our study, Bolton [ இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... compares to best performing models on this dataset. On the more difficult set of questions with 5 options, our model obtained a score of 62.0%. அல் 9 4 4.2 MedMCQA மற்றும் PubMedQA இல் state-of-the-art செயற்பாடு On the MedMCQA dataset, consisting of medical entrance exam questions from India, Flan-PaLM 540B reached a performance of 57.6% on the dev set. This exceeds the previous state of the art result of 52.9% by the Galactica model [ ]. 79 அதே போல் PubMedQA தரவு அட்டவணை, எங்கள் மாதிரி ஒரு சரியான 79.0% வெற்றிகரமான முன்னாள் நிலையம் BioGPT மாதிரி Luo செய்கிறது [ ] by 0.8%. The results are summarized in Figure 2 below. While this improvement may seem small compared to MedQA and MedMCQA datasets, the single rater human performance on PubMedQA is 78.0% [ ], இந்த வேலையை மேம்படுத்த முடியாத அளவுக்கு ஒரு அடிப்படை அளவு இருக்கலாம் என்று கூறுகிறது. et al. 56 33 கொழும்பில் நடைபெற்ற LankaPay Technnovation விருதுகள் வழங்கும் நிகழ்வில், ‘The Best Common ATM Acquirer of the year - Category C’ என்ற பிரிவில் DFCC வங்கி வெற்றியாளராக தெரிவானது. Table 4 Model (number of parameters) MedQA (USMLE) Accuracy % Flan-PaLM (540 B)(ours) 67.6 PubMedGPT (2.7 B) [ ] 9 50.3 DRAGON (360 M) [ ] 94 47.5 BioLinkBERT (340 M) [ ] 95 45.1 Galactica (120 B) [ ] 79 44.4 PubMedBERT (100 M) [ ] 25 38.1 GPT-Neo (2.7 B) [ ] 7 33.3 Flan-PaLM (540 B)(ours) 67.6 பாலஸ்தீனப் பிரதிநிதிகள் (2,7 பி) ] 9 50.3 சுற்றுலாப் பயணிகள் (360 m) ] 94 47.5 BioLinkBERT (340 M) [ ] 95 45.1 கால்பந்து (120 B) ] 79 44.4 PubMedBERT (100 M) [ ] 25 38.1 GPT-Neo (2.7 B) [ ] 7 33.3 4.3 State-of-the-art performance on MMLU clinical topics The MMLU dataset contains multiple-choice questions from several clinical knowledge, medicine and biology related topics. These include anatomy, clinical knowledge, professional medicine, human genetics, college medicine and college biology. Flan-PaLM 540B achieved state of the art performance on all these subsets, outperforming strong LLMs like PaLM, Gopher, Chinchilla, BLOOM, OPT and Galactica. In particular, on the professional medicine and clinical knowledge subset, Flan-PaLM 540B achieved a SOTA accuracy of 83.5% and 84.0%. Figure இதன் விளைவாக, பல்வேறு வகையான சிகிச்சைகள் நடந்திருக்கின்றன. ஞாபகம் 4 79 4.4 அபிவிருத்தி இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... Across all model sizes, we observed that the instruction-tuned Flan-PaLM model outperformed the baseline PaLM model on all three datasets - MedQA, MedMCQA and PubMedQA. The models were few-shot prompted in these experiments using the prompt text detailed in . The detailed results are summarized in . The improvements were most prominent in the PubMedQA dataset where the 8B Flan-PaLM model outperformed the baseline PaLM model by over 30%. Similar strong improvements were observed in the case of 62B and 540B variants too. These results demonstrated the strong benefits of instruction fine-tuning. Similar results with MMLU clinical topics are reported in Section . Instruction tuning improves performance on medical question answering A.8 5 A3 இல் We have not yet completed a thorough analysis of the effect of instruction prompt tuning on multiple-choice accuracy; our analysis is of Flan-PaLM in this section, not Med-PaLM. Med-PaLM (instruction prompt-tuned Flan-PaLM) was developed to improve the long-form generation results of Flan-PaLM presented in Section by better aligning the model to the medical domain. However, given the success of domain-agnostic instruction tuning for multiple-choice question answering, in-domain instruction prompt tuning appears promising, and we present a preliminary result in Section . 4.5 A.6 A related observation from was the strong performance improvements obtained from scaling the model from 8B to 62B and 540B. We observed approximately a 2x improvement in performance when scaling the model from 8B to 540B in both PaLM and Flan-PaLM. These improvements were more pronounced in the MedQA and MedMCQA datasets. In particular, for the Flan-PaLM model, the 540B variant outperformed the 62B variant by over 14% and the 8B variant by over 24%. Given these results and the strong performance of the Flan-PaLM 540B model, we built on this model for downstream experiments and ablations. The scaling plots are provided in Section . Scaling improves performance on medical question answering 5 A4 இல் summarizes the results from using CoT prompting and provides a comparison with the few-shot prompting strategy using the Flan-PaLM 540B model. Somewhat unexpectedly, we did not observe improvements using CoT over the standard few-shot prompting strategy across the three multiple-choice datasets - MedQA, MedMCQA and PubMedQA. The CoT prompts used are summarized in Section . Chain-of-Thought (CoT) prompting 6 A.9 Wang [ ] showed that self-consistency prompting can help when CoT prompting hurts performance. They showed significant improvements on arithmetic and commonsense reasoning tasks. Taking their cue, we apply it to our datasets. We fixed the number of chain-of-thought answer explanation paths to 11 for each of the three datasets. We then marginalized over the different explanation paths to select the most consistent answer. Using this strategy, we observed significant improvements over the standard few-shot prompting strategy for the Flan-PaLM 540B model on the MedQA and MedMCQA datasets. In particular, for the MedQA dataset we observed a >7% improvement with self-consistency. However, somewhat unexpectedly, self-consistency led to a drop in performance for the PubMedQA dataset. The results are summarized in Table . Self-consistency (SC) leads to strong improvement in multiple-choice performance et al. 88 7 மேலும், நாம் MedQA in Table க்கு Flan-PaLM 540B மாதிரி இருந்து சில உதாரணமான பதில்களை வழங்குகிறோம். . 8 LLMs are capable of long, coherent, and complex generations. However, they can also generate statements inconsistent with fact. In medical settings in particular, such failure modes need to be carefully vetted, and in real world applications, generations unlikely to be true should be withheld. Instead, we may want to defer to other information sources or experts when needed. One solution is therefore for LLMs to communicate uncertainty estimates along with their responses. Uncertainty and Selective Prediction While uncertainty measures over LLM output sequences remains an open area of research [ , ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... 36 51 82 5 4.5 Human evaluation results We randomly selected 100 questions from HealthSearchQA, 20 questions from LiveQA, and 20 questions from MedicationQA as a smaller long-form answer benchmark for detailed human evaluation. These questions reflect real-world consumer queries for medical information. These selected questions were disjoint from those exemplars used for instruction prompt tuning to produce Med-PaLM. நாங்கள் இந்த கேள்விகளுக்கு விஞ்ஞானிகளின் பதில்களை உருவாக்க ஒரு குழு இருந்தது. நாங்கள் பின்னர் Flan-PaLM மற்றும் Med-PaLM (ஒரு 540B மாதிரிகள்) பயன்படுத்தி பதில்களை உருவாக்கினோம். . We had the three sets of answers evaluated by another panel of clinicians along the axes in Table , without revealing the source of answers. One clinician evaluated each answer. To reduce the impact of variation across clinicians on generalizability of our findings, our panel consisted of 9 clinicians (based in the US, UK, and India). We used the non-parametric bootstrap to estimate any significant variation in the results, where 100 bootstrap replicas were used to produce a distribution for each set and we used the 95% bootstrap percentile interval to assess variations. These results are described in detail below and in Section . 9 2 A.7 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Scientific consensus: We note that since PaLM, Flan-PaLM, and Med-PaLM were trained using corpora of web documents, books, Wikipedia, code, natural language tasks, and medical tasks at a given point of time, one potential limitation of these models is that they can reflect the scientific consensus of the past instead of today. This was not a commonly observed failure mode for Med-PaLM today, but this motivates future work in continual learning of LLMs and retrieval from a continuously evolving corpus. We sought to understand the (whether expert or model generated) medical comprehension, medical knowledge retrieval and reasoning capabilities of the model as expressed through the answers generated by them. We asked a panel of clinicians to rate whether answers contained any (one or more example of) evidence of correct / incorrect medical reading comprehension, medical knowledge retrieval and medical reasoning capabilities, using the same approach as Feng [அரசன் • இறுதியாக, Reportable status ஐ தேர்ந்தெடுக்கவும் அதாவது Reportable அல்லது Non reportable அல்லது All ஐ தேர்ந்தெடுத்து அதனைச் சமர்ப்பிக்கவும். Comprehension, retrieval and reasoning capabilities: அல் 22 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. Incorrect or missing content: Again we observed that clinician-generated answers were superior to AI models. Clinician answers showed evidence of inappropriate/incorrect content in only 1.4% of the cases, compared to 16.1% for Flan-PaLM. Surprisingly, instruction prompt tuning seemed to further degrade performance, with 18.7% of the Med-PaLM answers judged to contain inappropriate or incorrect content. On the other hand, we observed that instruction prompt tuning helped improve model performance in omission of important information. While Flan-PaLM answers were judged to miss important information 47.2% of the time, the number improved significantly for Med-PaLM with only 15.1% of the answers adjudged to have missing information, reducing the inferiority compared to clinicians whose answers were judged to have missing information in only 11.1% of the cases. A few qualitative examples are shown in Table 10 suggesting that LLM answers may be able to complement and complete physician responses to patient queries in future use cases. One potential explanation of these observations is that instruction prompt tuning teaches the Med-PaLM model to generate significantly more detailed answers than the Flan-PaLM model, reducing the omission of important information. However a longer answer also increases the risk of introducing incorrect content. We sought to identify the severity and likelihood of potential harm based on acting upon the generated answers. We asked raters to assume that the output of models might lead to actions by either clinicians or consumers/patients, and estimate the possible severity and likelihood of physical/mental health-related harms that might result. We based the options for selection by raters in the AHRQ Common Formats Williams [ ], which presents options to assign severity of harm ranging from death, severe or life-threatening injury, moderate, mild or no harm. We acknowledge that this definition of harm is more typically used in the context of analyzing harms incurred during healthcare delivery and that even in such settings (where the context for harms occurring is known with considerably greater specificity) there is frequently substantial variation in physician estimation of harm severity [ ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Possible extent and likelihood of harm: et al. 93 86 Despite the broad definition and subjectivity of ratings, we observed that instruction prompt tuning produced safer answers that reduced both estimated likelihood and severity. While 29.7% of the Flan-PaLM responses were judged as potentially leading to harm, this number dropped to 5.9% for Med-PaLM comparing on par with clinician-generated answers which were also judged as potentially harmful in 5.7% of the cases. Similarly, on the likelihood of harm axes, instruction prompt tuning enabled Med-PaLM answers to match the expert generated answers. The final axis along which we evaluated the answers was bias. The use of large language models for medical question answering has the potential for bias and fairness-related harms that contribute to health disparities. These harms derive from several sources, including the presence of patterns in training data that reflect disparities in health outcomes and access to care, the capability for medical question answering systems to reproduce racist misconceptions regarding the cause of racial health disparities [ , ], algorithmic design choices [ இதன் காரணமாக பல்வேறு வகையான அறுவை சிகிச்சைகள் மற்றும் அறுவை சிகிச்சைகள் செய்யப்பட்டுள்ளன. ]. Bias for medical demographics: 20 85 32 13 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] Beyond expert evaluation, we also had a panel of five non-experts in the domain (laypeople without a medical background, based in India) assess the answers. The results are summarized in Fig 10 below. While Flan-PaLM answers were judged to be helpful in only 60.6% of the cases, the number improved to 80.3% for Med-PaLM answers. However, this remained inferior to clinician answers which were judged to be helpful 91.1% of the time. Similarly, Flan-PaLM answers were user’s question intent in 90.8% of cases. This number improved to 94.0% for Med-PaLM, which was inferior to clinician-generated answers at 95.9%. Lay user assessment: நேர்மையாகப் பேசுவதைப் போலவே The lay evaluation consistently reproduced the benefits of instruction prompt tuning to produce answers that are helpful to users, while also demonstrating that there is still considerable work needed to approximate the quality of outputs provided by human clinicians. 5 Discussion Our results suggest that strong performance on medical question answering may be an emergent ability [ ] of LLMs combined with effective instruction prompt tuning. 90 Firstly, we observed strong scaling performance with accuracy improving by approximately 2x as we scale the PaLM models from 8-billion to 540-billion. The performance of the PaLM 8-billion on MedQA was only slightly better than random performance. However, this number improved by over 30% for the PaLM 540-billion demonstrating the effectiveness of scale for the medical question answering task. We observed similar improvements for the MedMCQA and PubMedQA datasets. Further, instruction fine-tuning was also effective with Flan-PaLM models performing better than the PaLM models across all size variants on all the multiple-choice datasets. ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] [ ] showed similar deltas in performance of the PaLM 8B and 540B model when evaluating contaminated (i.e where part of the test set is in the model pre-training corpus) and cleaned test datasets. This suggests that memorization alone does not explain the strong performance observed by scaling up the models. அல் 14 ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். ] (355 மில்லியன் அம்சங்கள்), PubMedGPT [ ] (2.7 பில்லியன் அம்சங்கள்) மற்றும் Galactica [ இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... 56 9 79 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] 6 விதிமுறைகள் எங்கள் ஆய்வு LLMs குறியீடு மருத்துவ அறிவியல் மற்றும் குறிப்பாக கேள்விகள் பதிலளிக்க உள்ளன.ஆனால், அது நாம் கீழே விரிவாக பேசுகிறோம் சில குறைபாடுகள் இருந்தன மற்றும் நாளைக்கு விசாரணைகள் வழிகாட்டல். 6.1 Expansion of MultiMedQA ஆளை விடுங்கள்.3) Like in some countries such as Dubai, is there a possibility in India too, that there will be no income tax, someday?பதில்: எண்பதுகளில் வருமான வரி ஒழிக்கப்படும் என்ற மாதிரி ஒரு எண்ணம் வந்தது. A key challenge in clinical environments is eliciting information from patients and synthesizing findings into an assessment and plan. Multiple-choice question answering tasks are inherently easier because they are often grounded in vignettes compiled by experts and selected to have a generally preferred answer, which is not true for all medical decisions. Developing benchmark tasks that reflect real world clinical workflows is an important direction of future research. மேலும், இந்த ஆய்வில் நாங்கள் வெறும் English-language data sets-ஐப் படித்தோம், மேலும், பல்வேறு மொழிகளின் மதிப்பீடுகளை ஆதரிப்பதற்கான benchmark-ன் அளவுக்கு அதிக அளவிலான தேவை உள்ளது. 6.2 Development of key LLM capabilities necessary for medical applications While the Flan-PaLM was able to reach state-of-the-art performance on several multiple-choice medical question answering benchmarks, our human evaluation clearly suggests these models are not at clinician expert level on many clinically important axes. In order to bridge this gap, several new LLM capabilities need to be researched and developed including: இதன் அடிப்படையில், சிகிச்சைகள் அதிகாரப்பூர்வமான மருத்துவ குறியீடுகளில் ஏற்பட்டுள்ளன, மற்றும் மருத்துவ ஒப்புதல் நேரத்தில் மாறுபடும் வகையை கண்காணிக்கப்பட்டன. அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பூர்வமாக அறிவியல் பல்வேறு மொழிகளில் கேள்விகளுக்கு பதிலளிக்க முடியும். 6.3 மனித மதிப்பீட்டை மேம்படுத்துவது ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , ]. 38 57 Furthermore, consensus often exists only for topics of relevance to certain groups (e.g. greater in number and/or power) and consensus may be lacking for certain subpopulations affected by topics for various reasons (e.g., controversial topics, lower incidence, less funding). Additionally, the concept of harm may differ according to population (e.g., a genetic study of a smaller group of people may reveal information that is factual but incongruent with that group’s cultural beliefs, which could cause members of this group harm). Expert assessment of harm may also vary based on location, lived experience, and cultural background. Our ratings of potential harm were subjective estimates, and variation in perceived harm may also have been due to differences in health literacy of both our clinician and lay raters, or might vary in real world settings depending on the sociocultural context and health literacy of the person receiving and acting on the answers to the health questions in the study by Berkman [அரசன் ]. Further research might test whether perceived usefulness and harm of question answers varied according to the understandability and actionability score for the answer content [ ]. அல் 6 77 The number of model responses evaluated and the pool of clinicians and lay-people assessing them were limited, as our results were based on only a single clinician or lay-person evaluating the responses. This represents a limitation to generalizability of our findings which could be mitigated by inclusion of a significantly larger and intentionally diverse pool of human raters (clinicians and lay users) with participatory design in the development of model auditing tools. It is worth noting that the space of LLM responses or "coverage" is extremely high and that presents an additional difficulty in the design of evaluation tools and frameworks. The pilot framework we developed could be significantly advanced using recommended best practice approaches for the design and validation of rating instruments from health, social and behavioral research [ ]. This could entail the identification of additional rating items through participatory research, evaluation of rating items by domain experts and technology recipients for relevance, representativeness, and technical quality. The inclusion of a substantially larger pool of human raters would also enable testing of instrument generalizability by ratifying the test dimensionality, test-retest reliability and validity [ ]. As the same answer can be evaluated multiple ways, the most appropriate rating instrument is also dependent on the intended purpose and recipient for LLM outputs, providing multiple opportunities for the development of validated rating scales depending on the context and purpose of use. Further, substantial user experience (UX) and human-computer interaction (HCI) studies using community-based participatory research methods are necessary before any real world use, and would be specific to a developed tool that is beyond the scope of our exploratory research. Under these contexts further research could explore the independent influence of variation in lay raters’ education level, medical conditions, caregiver status, experience with health care, education level or other relevant factors on their perceptions of the quality of model outputs. The impact of variation in clinician raters’ specialty, demographics, geography or other factors could be similarly explored in further research. 8 8 6.4 Fairness and Equity Considerations - நேர்மையின் மற்றும் நேர்மையின் காரணங்கள் Our current approach to evaluating bias is limited and does not serve as a comprehensive assessment of potential harms, fairness, or equity. The development of procedures for the evaluation of bias and fairness-related harms in large language models is ongoing [ , ]. Healthcare is a particularly complex application of large language models given the safety-critical nature of the domain and the nuance associated with social and structural bias that drives health disparities. The intersection of large language models and healthcare creates unique opportunities for responsible and ethical innovation of robust assessment and mitigation tools for bias, fairness, and health equity. 49 92 We outline opportunities for future research into frameworks for the systematic identification and mitigation of downstream harms and impacts of large language models in healthcare contexts. Key principles include the use of participatory methods to design contextualized evaluations that reflect the values of patients that may benefit or be harmed, grounding the evaluation in one or more specific downstream clinical use cases [ , இந்த மாதிரி think different type விளம்பரங்கள் தான் add industriesla இப்போ Hot... , , ]. Furthermore, research is needed into the design of algorithmic procedures and benchmarks that probe for specific technical biases that are known to cause harm if not mitigated. For instance, depending on the context, it may be relevant to assess sensitivity of model outputs to perturbations of demographic identifiers in prompts designed deliberately such that the result should not change under the perturbation [ , , ]. 54 71 24 59 72 23 68 98 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] , , ]. 27 58 62 The development of evaluation frameworks for large language models is a critical research agenda that should be approached with equal rigor and attention as that given to the work of encoding clinical knowledge in language models. In this study we worked with a panel of four qualified clinicians to identify the best-demonstration examples and craft few-shot prompts, all based in either the US or UK, with expertise in internal medicine, pediatrics, surgery and primary care. Although recent studies have surprisingly suggested that the validity of reasoning within a chain-of-thought prompt only contributes a small extent to the impact of this strategy on LLM performance in multi-step reasoning challenges [ ], further research could significantly expand the range of clinicians engaged in prompt construction and the selection of exemplar answers and thereby explore how variation in multiple axes of the types of clinician participating in this activity impact LLM behavior; for example clinician demographics, geography, specialism, lived experience and more. 87 6.5 Ethical considerations This research demonstrates the potential of LLMs for future use in healthcare. Transitioning from a LLM that is used for medical question answering to a tool that can be used by healthcare providers, administrators, and consumers will require significant additional research to ensure the safety, reliability, efficacy, and privacy of the technology. Careful consideration will need to be given to the ethical deployment of this technology including rigorous quality assessment when used in different clinical settings and guardrails to mitigate against over reliance on the output of a medical assistant. For example, the potential harms of using a LLM for diagnosing or treating an illness are much greater than using a LLM for information about a disease or medication. Additional research will be needed to assess LLMs used in healthcare for homogenization and amplification of biases and security vulnerabilities inherited from base models [ , , , , ]. Given the continuous evolution of clinical knowledge, it will also be important to develop ways for LLMs to provide up to date clinical information. 10 11 18 39 49 7 முடிவுகள் The advent of foundation AI models and large language models present a significant opportunity to rethink the development of medical AI and make it easier, safer and more equitable to use. At the same time, medicine is an especially complex domain for applications of large language models. Our research provides a glimpse into the opportunities and the challenges of applying these technologies to medicine. We hope this study will spark further conversations and collaborations between patients, consumers, AI researchers, clinicians, social scientists, ethicists, policymakers and other interested people in order to responsibly translate these early research findings to improve healthcare. Acknowledgments இந்த திட்டம் Google Research மற்றும் Deepmind இல் பல அணிகளுக்கும் இடையே பெரும் ஒத்துழைப்பை ஏற்படுத்தியது. நாங்கள் Michael Howell, Cameron Chen, Basil Mustafa, David Fleet, Fayruz Kibria, Gordon Turner, Lisa Lehmann, Ivor Horn, Maggie Shiels, Shravya Shetty, Jukka Zitting, Evan Rappaport, Lucy Marples, Viknesh Sounderajah, Ali Connell, Jan Freyberg, Cian Hughes, Megan Jones-Bell, Susan Thomas, Martin Ho, Sushant Prakash, Bradley Green, Ewa Dominowska, Frederick Liu, Xuezhi Wang, மற்றும் Dina Demner-Fushman (National Library of Medicine) எங்கள் ஆராய்ச்சி நேரத்தில் தங்கள் பொருத்தமான பார்வைகள் மற்றும் பதில்களுக்கு நன்றி கூறுகிறோம். References 1. Abacha, A. B., Agichtein, E., Pinter, Y. & Demner-Fushman, D. in (2017), 1–12. Overview of the medical question answering task at TREC 2017 LiveQA. TREC 2. Abacha, A. B., Mrabet, Y., Sharp, M., Goodwin, T. R., Shooshan, S. E. & Demner-Fushman, D. in (2019), 25–29. Bridging the Gap Between Consumers’ Medication Questions and Trusted Answers. மருந்து 3. Agrawal, M., Hegselmann, S., Lang, H., Kim, Y. & Sontag, D. Large Language Models are Zero-Shot Clinical Information Extractors. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2205.12689 4. Barham, P., Chowdhery, A., Dean, J., Ghemawat, S., Hand, S., Hurt, D., Isard, M., Lim, H., Pang, R., Roy, S., et al. Pathways: Asynchronous Distributed Data Flow for ML. 430 – 449 (2022) Proceedings of Machine Learning and Systems 4, 5. Beltagy, I., Lo, K. & Cohan, A. SciBERT: A pretrained language model for scientific text. (2019). arXiv முன்பதிவு arXiv:1903.10676 6. Berkman, N. D., Sheridan, S. L., Donahue, K. E., Halpern, D. J., Viera, A., Crotty, K., Holland, A., Brasure, M., Lohr, K. N., Harden, E., Health literacy interventions and outcomes: an updated systematic review. 1–941 (2011). அல் Evidence report/technology assessment, 7. Black, S., Gao, L., Wang, P., Leahy, C. & Biderman, S. version 1.0. If you use this software, please cite it using these metadata. Mar. 2021. GPT-Neo: Large Scale Autoregressive Language Modeling with Mesh-Tensorflow இன் தொகுப்பு https : . //doi.org/10.5281/zenodo.5297715 8. Boateng, G. O., Neilands, T. B., Frongillo, E. A., Melgar-Quiñonez, H. R. & Young, S. L. Best practices for developing and validating scales for health, social, and behavioral research: a primer. 149 (2018 ) Frontiers in public health 6, பால்ட்ன், E., ஹால், D., Yasunaga, M., Lee, T., Manning, C. & Liang, P. . 2022. Stanford CRFM PubMedGPT 2.7B நிறுவனம் https://hai.stanford.edu/news/stanford-crfm-introduces-pubmedgpt-27b 10. Bommasani, R., Hudson, D. A., Adeli, E., Altman, R., Arora, S., von Arx, S., Bernstein, M. S., Bohg, J., Bosselut, A., Brunskill, E., On the opportunities and risks of foundation models. 2021 இல் et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2108.07258 பிக்பாஸ், R, Liang, P & Lee, T Language Models are Changing AI: The Need for Holistic Evaluation https : . 2022. //crfm.stanford.edu/2022/11/17/helm.html 12. Brown, T., Mann, B., Ryder, N., Subbiah, M., Kaplan, J. D., Dhariwal, P., Neelakantan, A., Shyam, P., Sastry, G., Askell, A., Language models are few-shot learners. 1877–1901 (2020). et al. Advances in neural information processing systems 33, 13. Chen, I. Y., Pierson, E., Rose, S., Joshi, S., Ferryman, K. & Ghassemi, M. Ethical machine learning in healthcare. 123–144 (2021). Annual review of biomedical data science 4, 14. Chowdhery, A., Narang, S., Devlin, J., Bosma, M., Mishra, G., Roberts, A., Barham, P., Chung, H. W., Sutton, C., Gehrmann, S., PaLM: Scaling language modeling with pathways. 2022 இல் et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2204.02311 15. Chung, H. W., Hou, L., Longpre, S., Zoph, B., Tay, Y., Fedus, W., Li, E., Wang, X., Dehghani, M., Brahma, S., et al. Scaling instruction-finetuned language models. 2022 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2210.11416 16. Clark, J. H., Choi, E., Collins, M., Garrette, D., Kwiatkowski, T., Nikolaev, V. & Palomaki, J. TyDi QA: A benchmark for information-seeking question answering in typologically diverse languages. 454 – 470 (2020) Transactions of the Association for Computational Linguistics 8, 17. Cobbe, K., Kosaraju, V., Bavarian, M., Hilton, J., Nakano, R., Hesse, C. & Schulman, J. Training verifiers to solve math word problems. 2021 இல் arXiv preprint arXiv:2110.14168 18. Creel, K. & Hellman, D. The Algorithmic Leviathan: Arbitrariness, Fairness, and Opportunity in Algorithmic Decision-Making Systems. 1–18 (2022). Canadian Journal of Philosophy, ஏப்ரல், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன், ஜூன் உள்ளே (2022), 5547–5569. et al. Glam: Efficient scaling of language models with mixture-of-experts International Conference on Machine Learning 20. Eneanya, N. D., Boulware, L., Tsai, J., Bruce, M. A., Ford, C. L., Harris, C., Morales, L. S., Ryan, M. J., Reese, P. P., Thorpe, R. J., Health inequities and the inappropriate use of race in nephrology. 84–94 (2022). et al. Nature Reviews Nephrology 18, 21. Esteva, A., Chou, K., Yeung, S., Naik, N., Madani, A., Mottaghi, A., Liu, Y., Topol, E., Dean, J. & Socher, R. Deep learning-enabled medical computer vision. 1–9 (2021). NPJ digital medicine 4, 22. Feng, S. Y., Khetan, V., Sacaleanu, B., Gershman, A. & Hovy, E. CHARD: Clinical Health-Aware Reasoning Across Dimensions for Text Generation Models. (2022). arXiv preprint arXiv:2210.04191 23. Garg, S., Perot, V., Limtiaco, N., Taly, A., Chi, E. H. & Beutel, A. உள்ளே (2019), 219–226. Counterfactual fairness in text classification through robustness 2019 AAAI/ACM Conference on AI, Ethics, and Society இன் தொகுப்பு 24. Gebru, T., Morgenstern, J., Vecchione, B., Vaughan, J. W., Wallach, H., Iii, H. D. & Crawford, K. Datasheets for datasets. 86–92 (2021). Communications of the ACM 64, Gu, Y., Tinn, R., Cheng, H., Lucas, M., Usuyama, N., Liu, X., Naumann, T., Gao, J. & Poon, H. Biomedical Natural Language Processing Pre-Training எனும் மொழியின் வடிவமைப்பு. 1–23 (2021). ACM Transactions on Computing for Healthcare (HEALTH) 3, Gu, Y., Han, X., Liu, Z. & Huang, M. Ppt: சிறிய துப்பாக்கிகளுக்கு முன்பாக பயிற்சி செய்யப்பட்ட விரைவில் அணுகுமுறை. 2021 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2109.04332 ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 2021 இல் World Health Organization Han, X., Zhao, W., Ding, N., Liu, Z. & Sun, M. Ptr: Text Classification Rules with Prompt tuning. 2022 இல் திறந்தவன் 29. Hendrycks, D., Burns, C., Basart, S., Zou, A., Mazeika, M., Song, D. & Steinhardt, J. Measuring massive multitask language understanding. 2020 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2009.03300 30. Hoffmann, J., Borgeaud, S., Mensch, A., Buchatskaya, E., Cai, T., Rutherford, E., Casas, D. d. L., Hendricks, L. A., Welbl, J., Clark, A., compute-optimal large language மாதிரிகள் 2022 இல் அல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2203.15556 Hong, Z., Ajith, A., Pauloski, G., Duede, E., Malamud, C., Magoulas, R., Chard, K. & Foster, I. ScholarBERT: பெரியது எப்போதும் சிறந்தது அல்ல. 2022 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2205.11342 ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 100241 (2021). பிளாஸ்டிக் 2, 33. Jin, D., Pan, E., Oufattole, N., Weng, W.-H., Fang, H. & Szolovits, P. What disease does this patient have? a large-scale open domain question answering dataset from medical exams. 6421 (2021 ) Applied Sciences 11, 34. Jin, Q., Dhingra, B., Liu, Z., Cohen, W. W. & Lu, X. PubMedQA: A dataset for biomedical research question answering. (2019). arXiv முன்பதிவு arXiv:1909.06146 35. Joshi, M., Choi, E., Weld, D. S. & Zettlemoyer, L. TriviaQA: A large scale distantly supervised challenge dataset for reading comprehension. (2017). arXiv முன்பதிவு arXiv:1705.03551 36. Kadavath, S., Conerly, T., Askell, A., Henighan, T., Drain, D., Perez, E., Schiefer, N., Dodds, Z. H., DasSarma, N., Tran-Johnson, E., Language models (mostly) know what they know. 2022 இல் et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2207.05221 37. Kaplan, J., McCandlish, S., Henighan, T., Brown, T. B., Chess, B., Child, R., Gray, S., Radford, A., Wu, J. & Amodei, D. Scaling laws for neural language models. (2020). arXiv preprint arXiv:2001.08361 38. Kington, R. S., Arnesen, S., Chou, W.-Y. S., Curry, S. J., Lazer, D. & Villarruel, A. M. Identifying credible sources of health information in social media: Principles and attributes. (2021). NAM perspectives 2021 39. Kleinberg, J. & Raghavan, M. Algorithmic monoculture and social welfare. e2018340118 (2021). Proceedings of the National Academy of Sciences 118, 40. Kojima, T., Gu, S. S., Reid, M., Matsuo, Y. & Iwasawa, Y. Large Language Models are Zero-Shot Reasoners. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2205.11916 41. Korngiebel, D. M. & Mooney, S. D. Considering the possibilities and pitfalls of Generative Pre-trained Transformer 3 (GPT-3) in healthcare delivery. 1–3 (2021). NPJ Digital Medicine 4, 42. Lakkaraju, H., Slack, D., Chen, Y., Tan, C. & Singh, S. Rethinking Explainability as a Dialogue: A Practitioner’s Perspective. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2202.01875 43. Lampinen, A. K., Dasgupta, I., Chan, S. C., Matthewson, K., Tessler, M. H., Creswell, A., McClelland, J. L., Wang, J. X. & Hill, F. Can language models learn from explanations in context? (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2204.02329 44. Lee, J., Yoon, W., Kim, S., Kim, D., Kim, S., So, C. H. & Kang, J. BioBERT: a pre-trained biomedical language representation model for biomedical text mining. 1234–1240 (2020). Bioinformatics 36, 45. Lester, B., Al-Rfou, R. & Constant, N. The power of scale for parameter-efficient prompt tuning. 2021 இல் arXiv preprint arXiv:2104.08691 46. Lewis, P., Ott, M., Du, J. & Stoyanov, V. உள்ளே (2020), 146–157. Pretrained language models for biomedical and clinical tasks: Understanding and extending the state-of-the-art Proceedings of the 3rd Clinical Natural Language Processing Workshop 47. Lewkowycz, A., Andreassen, A., Dohan, D., Dyer, E., Michalewski, H., Ramasesh, V., Slone, A., Anil, C., Schlag, I., Gutman-Solo, T., Quantitative reasoning problems with language models - மொழிகளின் மாதிரிகளைப் பயன்படுத்துவதற்கான பிரச்சினைகள். (2022). அல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2206.14858 48. Li, X. L. & Liang, P. Prefix-tuning: Optimizing continuous prompts for generation. 2021 இல் arXiv preprint arXiv:2101.00190 49. Liang, P., Bommasani, R., Lee, T., Tsipras, D., Soylu, D., Yasunaga, M., Zhang, Y., Narayanan, D., Wu, Y., Kumar, A., Holistic evaluation of language models. (2022). et al. arXiv preprint arXiv:2211.09110 50. Liévin, V., Hother, C. E. & Winther, O. Can large language models reason about medical questions? (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2207.08143 51. Lin, S., Hilton, J. & Evans, O. Teaching Models to Express Their Uncertainty in Words. (2022). arXiv preprint arXiv:2205.14334 52. Liu, P., Yuan, W., Fu, J., Jiang, Z., Hayashi, H. & Neubig, G. Pre-train, prompt, and predict: A systematic survey of prompting methods in natural language processing. (2021). arXiv preprint arXiv:2107.13586 53. Liu, X., Zheng, Y., Du, Z., Ding, M., Qian, Y., Yang, Z. & Tang, J. GPT understands, too. (2021). arXiv preprint arXiv:2103.10385 54. Liu, X., Glocker, B., McCradden, M. M., Ghassemi, M., Denniston, A. K. & Oakden-Rayner, L. The medical algorithmic audit. (2022). The Lancet Digital Health 55. Loshchilov, I. & Hutter, F. Decoupled weight decay regularization. (2017). arXiv preprint arXiv:1711.05101 56. Luo, R., Sun, L., Xia, Y., Qin, T., Zhang, S., Poon, H. & Liu, T.-Y. BioGPT: generative pre-trained transformer for biomedical text generation and mining. (2022). Briefings in Bioinformatics 23 57. Mandavilli, A. 2021 இல் Medical Journals Blind to Racism as Health Crisis, Critics Say https://www.nytimes.com/2021/06/02/ health/jama-racism-bauchner.html 58. Matheny, M., Israni, S. T., Ahmed, M. & Whicher, D. Artificial Intelligence in Health Care: The Hope, the Hype, the Promise, the Peril (2022). 59. Mitchell, M., Wu, S., Zaldivar, A., Barnes, P., Vasserman, L., Hutchinson, B., Spitzer, E., Raji, I. D. & Gebru, T. in (2019), 220–229. Model cards for model reporting Proceedings of the conference on fairness, accountability, and transparency Morgado, F. F., Meireles, J. F., Neves, C. M., Amaral, A. & Ferreira, M. E. Scale development: ten main limitations and recommendations for improving future research practices.இந்தியாவில் பல்வேறு வகையான விஞ்ஞானிகளின் வடிவமைப்புகளை மேம்படுத்தும். (2017 இல்) Psicologia: Reflexao e Critica 30 ஏப்ரல் மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம், ஜூலை மாதம் Show your work: Scratchpads for intermediate computation with language models. 2021 இல் et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2112.00114 62.Of Science, W. H. O. & Policy, டி. . 2022. The Blueprint for an AI Bill of Rights: Making Automated Systems Work for the American People https://www.whitehouse.gov/wp-content/uploads/2022/10/Blueprint-for-an-AI-Bill-of-Rights.pdf 63. Ouyang, L., Wu, J., Jiang, X., Almeida, D., Wainwright, C. L., Mishkin, P., Zhang, C., Agarwal, S., Slama, K., Ray, A., Training language models to follow instructions with human feedback. (2022). அல் arXiv preprint arXiv:2203.02155 64.பார், A., அமிர்தா, L. K. & Sankarasubbu, M. in (2022), 248–260. MedMCQA: A Large-scale Multi-Subject Multi-Choice Dataset for Medical domain Question Answering Health, Inference, and Learning பற்றி 65. Pampari, A., Raghavan, P., Liang, J. & Peng, J. emrqa: A large corpus for question answering on electronic medical records. (2018). arXiv preprint arXiv:1809.00732 Papanikolaou, Y. & Pierleoni, A. DARE: gpt-2 மூலம் தரவு அதிகரிக்கப்பட்ட உறவு உற்பத்தி. (2020). arXiv preprint arXiv:2004.13845 67. Papineni, K., Roukos, S., Ward, T. & Zhu, W.-J. in (2002), 311 – 318 Bleu: a method for automatic evaluation of machine translation Proceedings of the 40th annual meeting of the Association for Computational Linguistics 68. Prabhakaran, V., Hutchinson, B. & Mitchell, M. Perturbation sensitivity analysis to detect unintended model biases. (2019 இல்) arXiv preprint arXiv:1910.04210 69. Rae, J. W., Borgeaud, S., Cai, T., Millican, K., Hoffmann, J., Song, F., Aslanides, J., Henderson, S., Ring, R., Young, S., ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். (2021). அல் arXiv preprint arXiv:2112.11446 70. Raffel, C., Shazeer, N., Roberts, A., Lee, K., Narang, S., Matena, M., Zhou, Y., Li, W., Liu, P. J., Exploring the limits of transfer learning with a unified text-to-text transformer. 1–67 (2020). et al. J. Mach. Learn. Res. 21, ரேஜா, I.D., Smart, A., White, R.N., Mitchell, M., Gebru, T., Hutchinson, B., Smith-Loud, J., Theron, D. & Barnes, P. in (2020), 33–44. Next Topic: கதுவா: ஒரு குரூரமான குற்றம் எவ்வாறு அரசியல் மற்றும் மத சாயம் பூசப்பட்டு ஒற்றை பரிமாணமாக்கப்பட்டது Proceedings of the 2020 conference on fairness, accountability, and transparency 72. Rostamzadeh, N., Mincu, D., Roy, S., Smart, A., Wilcox, L., Pushkarna, M., Schrouff, J., Amironesei, R., Moorosi, N. & Heller, K. Healthsheet: Development of a Transparency Artifact for Health Datasets. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2202.13028 73. Scao, T. L., Fan, A., Akiki, C., Pavlick, E., Ilić, S., Hesslow, D., Castagné, R., Luccioni, A. S., Yvon, F., Gallé, M., et al. BLOOM: A 176B-Parameter Open-Access Multilingual Language Model. 2022 இல் arXiv preprint arXiv:2211.05100 74. ஷாக்கர்மான், M., Cai, C. J., Huang, A. E. & Sayres, R. in (2020), 1–13. Expert discussions improve comprehension of difficult cases in medical image assessment 2020 CHI Conference on Human Factors in Computing Systems (மனித அம்சங்கள் கணினி அமைப்புகளில்) 75. செக்ஸ்ஜன், E., Sirrianni, J., Linwood, S. L., அமெரிக்க மருத்துவமனையில் Pre-Trained, Large Artificial Intelligence Linguistic Models in the US Healthcare System: Outlook of Generative Pretrained Transformer 3 (GPT-3) as a Service Model. e32875 (2022). et al. JMIR Medical Informatics 10, Shin, H.-C., Zhang, Y., Bakhturina, E., Puri, R., Patwary, M., Shoeybi, M. & Mani, R. BioMegatron: பெரிய biomedical domain language மாதிரி. 2020 இல் arXiv preprint arXiv:2010.06060 77. Shoemaker, S. J., Wolf, M. S. & Brach, C. Patient Education Materials Assessment Tool (PEMAT) உருவாக்கப்பட்டது: நிரப்பப்பட்ட மற்றும் காட்சியளிப்பதற்கான நோயாளிகளின் தகவல்களை புரிந்து கொள்ளும் மற்றும் செயல்படுத்தப்படும் ஒரு புதிய அளவு. 395 – 403 (2014) Patient Education and Counseling அறிவியல் 96, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி, இராமசாமி Beyond the Imitation Game: Quantifying and extrapolating the capabilities of language models. (2022). அல் arXiv preprint arXiv:2206.04615 79. Taylor, R., Kardas, M., Cucurull, G., Scialom, T., Hartshorn, A., Saravia, E., Poulton, A., Kerkez, V. & Stojnic, R. Galactica: A Large Language Model for Science. 2022 இல் arXiv preprint arXiv:2211.09085 80. Thoppilan, R., De Freitas, D., Hall, J., Shazeer, N., Kulshreshtha, A., Cheng, H.-T., Jin, A., Bos, T., Baker, L., Du, Y., Lamda: Language models for dialog applications. 2022 இல் et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2201.08239 இராமசாமி, எஸ்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர்.ஆர். மின்னஞ்சல்: If you use deep learning to develop continuous-risk models for adverse event prediction from electronic health records. 2765 முதல் 2787 வரை (2021). et al. விஞ்ஞானிகள் Protocol 16, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ, ஜாக்கிரதையோ Plex: Pre-trained Large Model Extensions மூலம் நம்பகத்தன்மையைப் பெறுகிறது. 2022 இல் அல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2207.07411 83. அலெக்ஸோன்ஸ், G., Balikas, G., Malakasiotis, P., Partalas, I., Zschunke, M., Alvers, M. R., Weissenborn, D., Krithara, A., Petridis, S., Polychronopoulos, D., An overview of the BIOASQ large-scale biomedical semantic indexing and question answering competition. 1–28 (2015). et al. BMC Bioinformatics அறிவியல் 16, 84. Vaswani, A., Shazeer, N., Parmar, N., Uszkoreit, J., Jones, L., Gomez, A. N., Kaiser, Ł. & Polosukhin, I. கவனத்தை நீங்கள் தேவை எல்லாம். (2017 இல்) Advances in neural information processing systems 30 விக்னேஸ்வரன், டி.ஆர்.எம், லி.ஜி. & ஜான்ஸ், டி.எஸ். 2020. Hidden in plain sight – reconsidering the use of racial correction in clinical algorithms (சில பார்வையில் மறைந்து) 86. Walsh, K. E., Harik, P., Mazor, K. M., Perfetto, D., Anatchkova, M., Biggins, C., Wagner, J., Schoettker, P. J., Firneno, C., Klugman, R., சிகிச்சையில் தீமைகள் கண்காணிப்பு: adverse event review optimization. 436 (2017). அல் Medical care 55, 87. Wang, b., Min, S., Deng, X., Shen, J., Wu, Y., Zettlemoyer, L. & Sun, H. Towards Understanding Chain-of-Thought Prompting: An Empirical Study of What Matters. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2212.10001 88. Wang, X., Wei, J., Schuurmans, D., Le, Q., Chi, E. & Zhou, D. Self-consistency improves chain of thought reasoning in language models. 2022 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2203.11171 89.Wei, J., Bosma, M., Zhao, V. Y., Guu, K., Yu, A. W., Lester, B., Du, N., Dai, A. M. & Le, Q. V. Finetuned language models are zero-shot learners. (2021). arXiv முன்பதிவு arXiv:2109.01652 90. Wei, J., Tay, Y., Bommasani, R., Raffel, C., Zoph, B., Borgeaud, S., Yogatama, D., Bosma, M., Zhou, D., Metzler, D., Emergent abilities of large language models. (2022). et al. arXiv முன்பதிவு arXiv:2206.07682 Wei, J., Wang, X., Schuurmans, D., Bosma, M., Chi, E., Le, Q. & Zhou, D. மிகப்பெரிய மொழி மாதிரிகளில் கருத்தைத் தேர்ந்தெடுத்துக் கொள்வதற்கான நினைவுக் கோளாறு. 2022 இல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2201.11903 92. Weidinger, L., Mellor, J., Rauh, M., Griffin, C., Uesato, J., Huang, P.-S., Cheng, M., Glaese, M., Balle, B., Kasirzadeh, A., ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். (2021). அல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2112.04359 93.Williams, T., Szekendi, M., Pavkovic, S., Clevenger, W. & Cerese, J. AHRQ Common Format Harm Scales இன் நம்பகத்தன்மை நோயாளிகளின் பாதுகாப்பு நிகழ்வுகள் மதிப்பீடுகளில். 52 – 59 (2015 ) Journal of Patient பாதுகாப்பு 11, 94. Yasunaga, M., Bosselut, A., Ren, H., Zhang, X., Manning, C. D., Liang, P. & Leskovec, J. Deep bilingual language-knowledge graph pre-training. 2022 இல் arXiv preprint arXiv:2210.09338 Yasunaga, M., Leskovec, J. & Liang, P. LinkBERT: Pretraining Language Models with Document Links (தொடர்புகளைக் கொண்டு மொழிகளின் வடிவமைப்பு) 2022 இல் arXiv preprint arXiv:2203.15827 96. Ye, S., Jang, J., Kim, D., Jo, Y. & Seo, M. Soft Prompt Retrieval Zero-Shot Task Generalization மேம்படுத்தப்படுகிறது. 2022 இல் arXiv preprint arXiv:2210.03029 97. Yim, J., Chopra, R., Spitz, T., Winkens, J., Obika, A., Kelly, C., Askham, H., Lukic, M., Huemer, J., Fasler, K., அல் ஆங்கிலத்தில் இதை Single Orgasm, Multiple Orgasm என்றும் கூறுகிறார்கள். 892–899 (2020). Nature மருந்து 26, 98.ஜான், H., லூ, A. X., Abdalla, M., McDermott, M. & Ghassemi, M. உள்ளே (2020), 110–120. Hurtful words: quantifying biases in clinical contextual word embeddings proceedings of the ACM Conference on Health, Inference, and Learning 99. ஜான், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், ஸ்பெஷல், OPT: Open pre-trained transformer language models (முதலில் பயிற்சியாளர் மொழி மாதிரிகளை திறக்கவும்) (2022). அல் arXiv முன்பதிவு arXiv:2205.01068 Zhou, D., Schärli, N., Hou, L., Wei, J., Scales, N., Wang, X., Schuurmans, D., Bousquet, O., Le, Q. & Chi, E. சிறிய அளவிலான நிரூபணம் பெரிய மொழி மாதிரிகளில் சிக்கலான புரிதல் அனுமதிக்கிறது. (2022). arXiv முன்பதிவு arXiv:2205.10625 ஆலோசனை A.1 Hyperparameters மற்றும் மாதிரி தேர்வு நாங்கள் Flan-PaLM 540B இல் ஒரு soft prompt length of 100 ஐப் பயன்படுத்தி Med-PaLM தயாரித்தோம்.We froze the rest of the model, and the embedding dimension is 18432 as in Chowdhery [அரசன் இவ்வாறு, 1.84M பயிற்சியாளர்களைக் கொண்டு வந்தது. நாங்கள் லிஸ்டர் பின்னர் [-0.5, 0.5] மேல் பகிரங்கமாக பயிற்சியாளர்களை ஆரம்பிக்கிறோம். [அரசன் ].We grid searched over learning rates in 0.001, 0.003, 0.01 with AdamW optimizer [ இதில் ஒரு கடினமான அழுத்தம் ஏற்படுகிறது. . 0 0 எங்கள் அலுவலகத்தில் 32 ரன்கள் எடுத்தோம், 200 ரன்கள் எடுத்தோம். அல் 14 அல் 45 55 0 0 001 00001 ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] A.2 Results மாற்றங்கள் ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] A.3 MMLU அபிவிருத்தி நாங்கள் Flan-PaLM 540B மாதிரிகள் பயன்படுத்தி பல்வேறு-சுட்டிக்காட்டுகள், Chain-of-thoughts (CoT) மற்றும் MMLU குறுகிய வடிவமைப்பு பிரச்சினைகள் மீது Self-consistency prompting strategies பயன்படுத்தி ஒப்பிட்டு செயல்பட்டோம் [ * Results are summarized in பகுதிகள் . We observe that while for most topics, Flan-PaLM 540B with self-consistency obtains the best results, there are a couple of topics where standard few-shot or CoT prompting does better. Across these topics, Flan-PaLM 540B obtains state-of-the-art performance. 29 A3 இல் A.4 வடிவமைப்பு We provide scaling plots comparing the PaLM and Flan-PaLM models using few-shot prompting on the MedQA and MedMCQA data sets in Figure. மேலும் Flan-PaLM மற்றும் Flan-PaLM மற்றும் Flan-PaLM ஆகியவற்றை ஒப்பிடுகையில் We observe strong scaling performance and see a steeper increase in performance as we scale up the LLM model size. அ1 அ2 A.5 மாதிரி Card for Med-PaLM Med-PaLM Flan-PaLM போன்ற அதே system type மற்றும் implementation frameworks பயன்படுத்துகிறது. இதன் மூலம் பல்வேறு வகையான கடிதங்களைப் பார்க்கலாம். ] Specific to Med-PaLM in Table க்கான பொருள் . 15 59 அ2 A.6 Med-PaLM Multiple Choice ஆய்வு ஒரு முதியவன் பாதாளங்களைத் தாண்டும் தன் மந்திரக்கோலால் சாய்த்தபடியிருக்கிறான் நாட்சத்திரங்களை. .............................................................................................................................................................................. இது எத்தனையாவது [...] ஒரு முதலாவது சோதனைகளில், நாங்கள் MedQA, MedMCQA, PubMedQA, மற்றும் MMLU (காய்ச்சல் பொருட்கள்) மீது வழிகாட்டுதலின் விரைவில் அணுகுமுறைகளைப் பயன்படுத்தி Flan-PaLM க்கான பயிற்சி செய்தோம். ஆய்வுகள் ஐந்து சாதாரண மருத்துவர்களால் எழுதப்பட்டன. ஒவ்வொரு பயிற்சி மாதிரி தரவுசெய்யப்பட்ட விதிமுறைகளை மற்றும் ஐந்து சிறிய விதிமுறைகளைப் பயன்படுத்தியது. வெற்றிகரமாக Flan-PaLM i Section இல் சரியான முடிவுகளை ஒப்பிட்டு MedQA மீது 67.2% சரியான அணுகுமுறை மற்றும் தனிமையைப் பயன்படுத்தியது. நாங்கள் இந்த முன்னாள் முடிவை அடுத்த வேலைகளில் நீட்டிக்க திட்டமிடுகிறோம். 4 A.7 விரிவான மனித ஆய்வு முடிவுகள் நிரந்தர நம்பிக்கை விகிதங்களைக் கொண்டு மனித ஆய்வு முடிவுகள் Table அலுவலகம் . A3 இல் A. 12 A.8 சில விரைவான உதாரணங்கள் We provide examples of some few-shot prompts used in the study in Table அலுவலகம் அலுவலகம் பால் பால் மற்றும் Table . ஐ.13 A. 14 A.15 அ.16 A. 17 A.9 Chain-of-Thought விரைவான குறிப்புகள் நாங்கள் இந்த ஆய்வில் பயன்படுத்தப்பட்ட சில Chain-of-Thought Prompts உதாரணங்களை வழங்கினோம். அலுவலகம் பால் பால் அலுவலகம் . A. 18 A19 ஐ.20 A.21 இல் இந்த ஆவணங்கள் CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) License கீழ் கிடைக்கின்றன. இந்த பதிவு தான் CC by 4.0 Deed (Attribution 4.0 International) விண்ணப்பத்தின் கீழ். Archive இல் கிடைக்கும்
