Введение: Эволюция Языковых Моделей в Здравоохранении
В последние годы стремительное развитие больших языковых моделей (LLMs) произвело революцию во многих областях, включая здравоохранение. Эти сложные системы искусственного интеллекта, обученные на огромных наборах данных, демонстрируют замечательные возможности в области обработки естественного языка, позволяя им понимать, генерировать и манипулировать человеческим языком с возрастающей точностью и беглостью. По мере того как LLMs все больше интегрируются в учреждения здравоохранения, крайне важно оценивать их производительность в различных лингвистических и культурных контекстах.
Миопия, или близорукость, является распространенной рефракционной аномалией, поражающей миллионы людей во всем мире, особенно в Восточной Азии. Решение вопросов, связанных с миопией, требует детального понимания состояния, его факторов риска и различных стратегий управления. Учитывая растущую зависимость от LLMs для поиска информации и поддержки принятия решений, важно оценить их способность предоставлять точные, полные и чуткие ответы на запросы, связанные с миопией, особенно в регионах с уникальными культурными и лингвистическими особенностями.
В этой статье рассматривается сравнительный анализ производительности глобальных и китайских LLMs в ответах на специфические для китайского языка вопросы, связанные с миопией. Оценивая точность, полноту и эмпатию ответов, генерируемых различными LLMs, это исследование направлено на то, чтобы пролить свет на сильные и слабые стороны этих систем искусственного интеллекта в решении медицинских запросов в определенном культурном контексте.
Методология: Строгая Система Оценки
Для проведения тщательной и объективной оценки была применена комплексная методология, охватывающая выбор соответствующих LLMs, формулировку релевантных запросов и установление строгих критериев оценки.
Выбор Больших Языковых Моделей
В исследование был включен разнообразный спектр LLMs, представляющих как глобальные, так и китайские модели. Глобальные LLMs, такие как ChatGPT-3.5, ChatGPT-4.0, Google Bard и Llama-2 7B Chat, обучены на огромных наборах данных, состоящих в основном из западных данных. Китайские LLMs, включая Huatuo-GPT, MedGPT, Ali Tongyi Qianwen, Baidu ERNIE Bot и Baidu ERNIE 4.0, специально обучены на данных на китайском языке, что потенциально обеспечивает им более глубокое понимание специфических для китайского языка нюансов и культурных контекстов.
Формулировка Специфических для Китая Запросов о Миопии
Был тщательно сформулирован набор из 39 специфических для китайского языка запросов о миопии, охватывающих 10 различных областей, связанных с этим состоянием. Эти запросы были разработаны для решения различных аспектов миопии, включая ее причины, факторы риска, стратегии профилактики, варианты лечения и потенциальные осложнения. Запросы были адаптированы для отражения уникальных характеристик и проблем китайского населения, что обеспечивало их релевантность и применимость в китайском контексте здравоохранения.
Критерии Оценки: Точность, Полнота и Эмпатия
Ответы, сгенерированные LLMs, оценивались по трем ключевым критериям: точность, полнота и эмпатия.
- Точность: Точность ответов оценивалась с использованием 3-балльной шкалы, при этом ответы оценивались как ‘Хорошие’, ‘Удовлетворительные’ или ‘Плохие’ на основе их фактической правильности и соответствия установленным медицинским знаниям.
- Полнота: ‘Хорошо’-оцененные ответы дополнительно оценивались на полноту с использованием 5-балльной шкалы, учитывающей степень, в которой они затрагивали все релевантные аспекты запроса и предоставляли подробное объяснение темы.
- Эмпатия: ‘Хорошо’-оцененные ответы также оценивались на эмпатию с использованием 5-балльной шкалы, оценивающей степень, в которой они демонстрировали чуткость к эмоциональным и психологическим потребностям пользователя, и передавали чувство понимания и поддержки.
Экспертная Оценка и Анализ Самокоррекции
Три эксперта по миопии тщательно оценили точность ответов, предоставив свои независимые оценки на основе своего клинического опыта и знаний. ‘Плохо’-оцененные ответы дополнительно подвергались подсказкам для самокоррекции, побуждая LLMs пересмотреть запрос и предоставить улучшенный ответ. Затем была проанализирована эффективность этих попыток самокоррекции, чтобы определить способность LLMs учиться на своих ошибках и повышать свою производительность.
Результаты: Раскрытие Ландшафта Производительности
Результаты сравнительного анализа производительности выявили несколько ключевых выводов относительно возможностей глобальных и китайских LLMs в ответах на специфические для китайского языка запросы, связанные с миопией.
Точность: Небольшой Отрыв у Лидеров
Тремя лучшими LLMs с точки зрения точности были ChatGPT-3.5, Baidu ERNIE 4.0 и ChatGPT-4.0, демонстрирующие сопоставимую производительность с высокой долей ‘Хороших’ ответов. Эти LLMs продемонстрировали сильную способность предоставлять точную и надежную информацию о миопии, что указывает на их потенциал в качестве ценных ресурсов для поиска медицинской информации.
Полнота: Глобальные LLMs Лидируют
С точки зрения полноты, ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 оказались лидерами, за которыми следуют Baidu ERNIE 4.0, MedGPT и Baidu ERNIE Bot. Эти LLMs продемонстрировали превосходную способность предоставлять подробные и детальные объяснения тем, связанных с миопией, затрагивая все релевантные аспекты запросов и предлагая всестороннее понимание предмета.
Эмпатия: Человеко-Ориентированный Подход
Когда дело дошло до эмпатии, ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0 снова вышли вперед, за которыми следуют MedGPT, Baidu ERNIE Bot и Baidu ERNIE 4.0. Эти LLMs продемонстрировали большую способность проявлять чуткость к эмоциональным и психологическим потребностям пользователя, передавая чувство понимания и поддержки в своих ответах. Это подчеркивает важность включения принципов человеко-ориентированного дизайна в разработку LLMs для применения в здравоохранении.
Возможности Самокоррекции: Есть Над Чем Работать
Хотя Baidu ERNIE 4.0 не получил ни одной оценки ‘Плохо’, другие LLMs продемонстрировали различные степени возможностей самокоррекции, с улучшениями в диапазоне от 50% до 100%. Это указывает на то, что LLMs могут учиться на своих ошибках и улучшать свою производительность с помощью механизмов самокоррекции, но необходимы дальнейшие исследования для оптимизации этих возможностей и обеспечения последовательных и надежных улучшений.
Обсуждение: Интерпретация Результатов
Результаты этого сравнительного анализа производительности предлагают ценные сведения о сильных и слабых сторонах глобальных и китайских LLMs в ответах на специфические для китайского языка запросы, связанные с миопией.
Глобальные LLMs Преуспевают в Китайскоязычной Среде
Несмотря на то, что глобальные LLMs, такие как ChatGPT-3.5 и ChatGPT-4.0, в основном обучены на некитайских данных и на английском языке, они продемонстрировали оптимальную производительность в китайскоязычной среде. Это говорит о том, что эти LLMs обладают замечательной способностью обобщать свои знания и адаптироваться к различным лингвистическим и культурным контекстам. Их успех можно объяснить их огромными наборами данных для обучения, которые охватывают широкий спектр тем и языков, что позволяет им эффективно обрабатывать и генерировать ответы на китайском языке.
Китайские LLMs Предлагают Контекстное Понимание
В то время как глобальные LLMs продемонстрировали высокие результаты, китайские LLMs, такие как Baidu ERNIE 4.0 и MedGPT, также продемонстрировали заметные возможности в ответах на запросы, связанные с миопией. Эти LLMs, обученные специально на данных на китайском языке, могут обладать более глубоким пониманием специфических для китайского языка нюансов и культурных контекстов, что позволяет им предоставлять более релевантные и культурно чувствительные ответы.
Важность Точности, Полноты и Эмпатии
Критерии оценки точности, полноты и эмпатии сыграли решающую роль в оценке общей производительности LLMs. Точность имеет первостепенное значение в медицинских приложениях, поскольку неточная информация может иметь серьезные последствия. Полнота гарантирует, что пользователи получат полное понимание темы, что позволит им принимать обоснованные решения. Эмпатия необходима для построения доверия и взаимопонимания с пользователями, особенно в чувствительных медицинских контекстах.
Будущие Направления: Совершенствование LLMs для Здравоохранения
Результаты этого исследования подчеркивают потенциал LLMs в качестве ценных ресурсов для поиска медицинской информации и поддержки принятия решений. Однако необходимы дальнейшие исследования и разработки для расширения их возможностей и устранения их ограничений.
- Расширение Наборов Данных для Обучения: Расширение наборов данных для обучения LLMs за счет включения более разнообразных и культурно релевантных данных может улучшить их производительность в конкретных лингвистических и культурных контекстах.
- Включение Медицинских Знаний: Интеграция медицинских знаний и руководств в процесс обучения LLMs может повысить их точность и надежность.
- Улучшение Механизмов Самокоррекции: Оптимизация механизмов самокоррекции может позволить LLMs учиться на своих ошибках и улучшать свою производительность с течением времени.
- Улучшение Эмпатии и Человеко-Ориентированного Дизайна: Включение принципов человеко-ориентированного дизайна может улучшить эмпатию и удобство использования LLMs, делая их более доступными и эффективными для применения в здравоохранении.
Заключение
Этот сравнительный анализ производительности предоставляет ценные сведения о возможностях глобальных и китайских LLMs в ответах на специфические для китайского языка запросы, связанные с миопией. Результаты показывают, что как глобальные, так и китайские LLMs могут предоставлять точные, полные и чуткие ответы на вопросы, связанные с миопией, при этом глобальные LLMs преуспевают в китайскоязычной среде, несмотря на то, что в основном обучаются на некитайских данных. Эти результаты подчеркивают потенциал LLMs в качестве ценных ресурсов для поиска медицинской информации и поддержки принятия решений, но необходимы дальнейшие исследования и разработки для расширения их возможностей и устранения их ограничений. По мере того как LLMs продолжают развиваться, крайне важно оценивать их производительность в различных лингвистических и культурных контекстах, чтобы обеспечить их эффективность и применимость в различных медицинских учреждениях.