Med-HALT: Medical Domain Hallucination Test for Large Language Models

Med-HALT: Medical Domain Hallucination Test for Large Language Models

1. 本研究の学術的背景，研究課題の核心をなす学術的「問い」は？
- 大規模言語モデル (LLMs)におけるホールジネーションの課題に、特に医療分野において焦点を当てています。これらのモデルによって生成された、検証されていないもしくは不正確な情報は、医療の現場でも重大な影響を与えることがあります。

2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は？
- 本研究では、医療分野におけるLLMsのホールジネーションの問題を評価するためのベンチマークとデータセットであるMed-HALTを提案します。このデータセットは、多様な国々の医療検査で得られたデータを含んでおり、新しい評価方法を導入しています。

3. 本研究の着想に至った経緯や，関連する国内外の研究動向と本研究の位置づけは？
- 本研究では、医療分野におけるLLMsによるホールジネーション問題に取り組んでいます。他の分野でもLLMsによるホールジネーション問題が取り上げられており、本研究はこの問題の解決に向けた貢献を目指しています。

4. 本研究で何をどのように、どこまで明らかにした？
- 本研究では、Med-HALTという新しいベンチマークとデータセットを提案し、医療分野におけるLLMsによるホールジネーション問題に取り組みました。また、Text Davinci、GPT-3.5、LlaMa-2、MPT、Falconといった主要なLLMsを比較し、それぞれの性能の違いを明らかにしました。

5. 本研究の有効性はどのように検証した？
- 本研究では、Med-HALTという新しいベンチマークとデータセットを提供しています。Med-HALTを用いた評価により、医療分野におけるホールジネーションの問題に取り組むための貢献が期待されます。