大規模言語モデルLLaMAを医学論文480万件でファインチューニング

論文：https://doi.org/10.48550/arXiv.2304.14454

LLaMAを大量の医学論文でファインチューニング（※）したところ、医学の質問応答で優れたパフォーマンスを示すPMC-LLaMAが得られたとの報告。

この検証結果は、LLaMAを特定の分野に特化させることに対して同様のアプローチが有望である可能性を示唆しており、注目が集まっています。

※ファインチューニングとは、AIモデルが特定の分野においてより高いパフォーマンスを発揮することができるように、特化したデータで学習し直すことです。

なお、医学のような高度な専門知識が必要な分野では、わずかなパフォーマンス向上でも実際の現場での影響が大きいことがあります。
また、この研究は、ファインチューニングやデータセットの改善によって、今後さらなるパフォーマンス向上が期待できることを示しています。