日: 2023年6月14日

Clinical Note Generation from Doctor-Patient Conversations using Large Language Models

  • WangLab at MEDIQA-Chat 2023: Clinical Note Generation from Doctor-Patient Conversations using Large Language Models [2.4]
    我々はMEDIQA-Chat 2023の共有タスクを医師と患者との会話から自動的な臨床ノート作成のために提出した。 本稿では,共有タスクデータに事前学習言語モデル(PLM)を1つ,大言語モデル(LLM)を2つ導入し,その2つについて報告する。 専門家の人間の精査は、ICLベースのGPT-4によるアプローチによって生成されたメモが、人間によるメモと同じくらい頻繁に好まれていることを示している。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sat, 3 Jun 2023 17:56:29 GMT)
  • 患者との対話記録からの臨床ノート作成、コンペティションで行われたもののよう。GPT-4 + ICLがPLM + finetuneに勝っている点、GPT-4 + ICLが人が書いたGrund Truthと互角レベルで人に好まれる点など面白い結果となっている。
  • リポジトリはGitHub – bowang-lab/MEDIQA-Chat-2023: A repository for organizing our submission to the MEDIQA-Chat Tasks @ ACL-ClinicalNLP 2023

An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4

  • An Empirical Study on Challenging Math Problem Solving with GPT-4 [35.5]
    この研究は、より複雑で挑戦的な数学問題の解決にGPT-4を使うことのフロンティアを探求する。 本研究で新たに提案された会話型問題解決フレームワークであるMathChatを提案する。 我々は,MATHデータセットを用いて,難易度の高い高校競争問題の評価を行う。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Thu, 8 Jun 2023 02:34:35 GMT)
  • ユーザプロキシーエージェントと会話しながら数学的な問題を解くフレームワークの提案。Program of ThoughtsやProgram Synthesis promptingを超える性能とのこと。
  • リポジトリはFLAML/flaml/autogen/math at gpt_math_solver · kevin666aa/FLAML · GitHub
  • Evaluating and Improving Tool-Augmented Computation-Intensive Math Reasoning [75.7]
    CoT(Chain-of- Thought prompting)とツール拡張は、大きな言語モデルを改善するための効果的なプラクティスとして検証されている。 ツールインターフェース,すなわち DELI を用いた推論ステップを考慮に入れた新しい手法を提案する。 CARPと他の6つのデータセットの実験結果から、提案されたDELIは、主に競合ベースラインを上回っていることが示された。
    論文  参考訳（メタデータ）   (Sun, 4 Jun 2023 17:02:59 GMT)
  • こちらも数学的な問題を解くためのフレームワーク提案（データセットの提案も）
  • リポジトリはGitHub – RUCAIBox/CARP