“Dr LLM, what do I have?”: The Impact of User Beliefsand Prompt Formulation on Health Diagnoses

https://aclanthology.org/2023.nlpmc-1.2.pdf

下記の文章は論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものであり、正確性は保証しません。

• 論文タイプ：本論文は、医療会話のための自然言語処理（NLP）に関する第3回ワークショップの論文であり、2023年11月1日に開催された会議の論文集に掲載されています。

• 本研究の背景と関連研究：本研究は、医療分野での大規模言語モデル（LLM）の利用に関する信頼性の問題に焦点を当てています。LLMは、ユーザーが入力した症状に基づいて一貫して正確な医療アドバイスを提供する能力について、異なる症状の記述やユーザーの事前の信念がどのように影響するかを調査しています。関連研究では、LLMを使用した医療アドバイスの信頼性や一貫性についての懸念が指摘されており、本研究はその問題に取り組んでいます。

• 本研究の目的とその重要性：本研究の目的は、異なる症状の記述やユーザーの事前の信念がLLMの診断結果にどのように影響するかを明らかにすることです。LLMがユーザーの入力に対してどれだけ敏感であり、一貫した診断を提供できるかを評価するために、5つの異なるプロンプトテンプレートを使用して2つのGPTモデルをテストしています。本研究の重要性は、LLMを利用した医療アドバイスの信頼性を向上させるために、ユーザーの入力のバリエーションに対するLLMの感度を理解することにあります。

• 本研究で用いた材料やデータの詳細：本研究では、2つのGPTモデルと5つの異なるプロンプトテンプレートを使用して実験を行いました。具体的な材料やデータの詳細は記載されていませんが、ユーザーの症状や事前の信念を入力として使用して、LLMの診断能力を評価しました。

• 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、異なる症状の記述やユーザーの事前の信念がLLMの診断結果に与える影響を明らかにしました。具体的には、5つの異なるプロンプトテンプレートを使用して、LLMがユーザーの症状に基づいて正しい診断を行える能力を評価しました。結果として、ユーザーの事前の信念や症状の記述のバリエーションによって、LLMの診断結果には大きな違いがあることが示されました。

• 本研究の有効性はどのように検証した？：本研究では、異なるプロンプトテンプレートを使用して2つのGPTモデルをテストし、それらの能力を評価しました。具体的な検証方法や結果については記載されていませんが、研究の目的に対して適切な方法で検証が行われたと考えられます。

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