గుండె నివారణ: భాషా నమూనాల పనితీరు పోలిక

గుండె జబ్బుల నివారణ: భాషా నమూనాల పనితీరు పోలిక

పెద్ద భాషా నమూనాల (LLMలు) పెరుగుదల గుండె సంబంధిత వ్యాధుల (CVD) నివారణ గురించి ప్రజల విచారణలను పరిష్కరించడానికి ఆసక్తికరమైన అవకాశాలను అందిస్తుంది. మానవుల మాదిరిగా అర్థం చేసుకునే మరియు స్పందించే సామర్థ్యాన్ని కలిగి ఉన్న ఈ నమూనాలు వైద్య సమాచారం యొక్క మూలాలుగా ఎక్కువగా ఉపయోగించబడుతున్నాయి. అయితే, అవి అందించే సమాచారం యొక్క విశ్వసనీయత మరియు ఖచ్చితత్వం గురించి ప్రశ్నలు ఉన్నాయి, ప్రత్యేకించి వివిధ భాషలలో. ఈ విశ్లేషణ అనేక ప్రముఖ LLMల యొక్క సమగ్ర మూల్యాంకనంలోకి ప్రవేశిస్తుంది, ప్రత్యేకంగా ఆంగ్ల మరియు చైనీస్ భాషలలో CVD నివారణ ప్రశ్నలను పరిష్కరించడంలో వాటి సామర్థ్యాలను పరిశీలిస్తుంది.

LLM పనితీరును మూల్యాంకనం చేయడం: ఖచ్చితత్వం మరియు స్థిరత్వం

CVD నివారణకు సంబంధించిన ప్రశ్నలను అడిగినప్పుడు ప్రముఖ LLMలు అందించిన ప్రతిస్పందనల ఖచ్చితత్వాన్ని అంచనా వేయడం మా ప్రధాన లక్ష్యం. మేము BARD (Google యొక్క భాషా నమూనా), ChatGPT-3.5 మరియు ChatGPT-4.0 (OpenAI యొక్క నమూనాలు) మరియు ERNIE (Baidu యొక్క నమూనా)పై దృష్టి సారించాము. 75 సూక్ష్మంగా రూపొందించిన CVD నివారణ ప్రశ్నల సమితిని ప్రతి LLMకు అందజేయడం జరిగింది, ప్రతిస్పందనలు వాటి సముచితత ఆధారంగా అంచనా వేయబడ్డాయి (సముచితమైనవి, సరిహద్దు లేదా అనుచితమైనవిగా వర్గీకరించబడ్డాయి).

ఆంగ్ల భాషా పనితీరు

ఆంగ్ల భాషలో LLMలు గణనీయమైన ఖచ్చితత్వాన్ని ప్రదర్శించాయి. BARD 88.0% "సముచితమైన" రేటింగ్‌ను సాధించింది, ChatGPT-3.5 92.0% స్కోర్ చేసింది మరియు ChatGPT-4.0 97.3% రేటింగ్‌తో రాణించింది. ఈ ఫలితాలు CVD నివారణపై మార్గదర్శకత్వం కోరుకునే ఆంగ్లం మాట్లాడే వినియోగదారులకు LLMలు విలువైన సమాచారాన్ని అందించగలవని సూచిస్తున్నాయి.

చైనీస్ భాషా పనితీరు

విశ్లేషణ చైనీస్ భాషా ప్రశ్నలకు విస్తరించింది, ఇక్కడ LLMల పనితీరు మారుతూ ఉంది. ERNIE 84.0% "సముచితమైన" రేటింగ్‌ను సాధించింది, ChatGPT-3.5 88.0% స్కోర్ చేసింది మరియు ChatGPT-4.0 85.3%కి చేరుకుంది. ఫలితాలు సాధారణంగా సానుకూలంగా ఉన్నప్పటికీ, ఈ నమూనాలలో సంభావ్య భాషా పక్షపాతాన్ని సూచిస్తూ, ఆంగ్లంతో పోలిస్తే పనితీరులో స్వల్ప తగ్గుదలని సూచించాయి.

తాత్కాలిక మెరుగుదల మరియు స్వీయ-అవగాహన

ప్రారంభ ఖచ్చితత్వానికి మించి, LLMలు కాలక్రమేణా వాటి ప్రతిస్పందనలను మెరుగుపరిచే సామర్థ్యాన్ని మరియు వాటి ఖచ్చితత్వం యొక్క స్వీయ-అవగాహనను మేము పరిశీలించాము. ప్రారంభంలో అందించిన సబ్‌ఆప్టిమల్ (suboptimal) సమాధానాలకు నమూనాలు ఎలా స్పందించాయో మరియు ప్రాంప్ట్ చేసినప్పుడు అవి లోపాలను గుర్తించి సరిదిద్దగలవా అని అంచనా వేయడం ఇందులో ఉంటుంది.

కాలక్రమేణా మెరుగైన ప్రతిస్పందనలు

LLMలు తాత్కాలిక మెరుగుదలను ప్రదర్శిస్తాయని విశ్లేషణ వెల్లడించింది. ప్రారంభంలో సబ్‌ఆప్టిమల్ ప్రతిస్పందనలను అందించినప్పుడు, BARD మరియు ChatGPT-3.5 వరుసగా 67% మెరుగుదల (6/9 మరియు 4/6) చూపించాయి, అయితే ChatGPT-4.0 ఖచ్చితమైన 100% మెరుగుదల రేటును (2/2) సాధించింది. LLMలు వినియోగదారు పరస్పర చర్యలు మరియు ఫీడ్‌బ్యాక్ నుండి నేర్చుకుంటాయని ఇది సూచిస్తుంది, ఇది కాలక్రమేణా మరింత ఖచ్చితమైన మరియు విశ్వసనీయ సమాచారానికి దారితీస్తుంది.

ఖచ్చితత్వం యొక్క స్వీయ-అవగాహన

వాటి ప్రతిస్పందనల ఖచ్చితత్వాన్ని గుర్తించే LLMల సామర్థ్యాన్ని కూడా మేము పరిశీలించాము. BARD మరియు ChatGPT-4.0 ఈ విషయంలో ChatGPT-3.5ను అధిగమించాయి, అవి అందించిన సమాచారం యొక్క ఖచ్చితత్వం గురించి మంచి స్వీయ-అవగాహనను ప్రదర్శించాయి. ఈ లక్షణం వైద్య సందర్భాలలో చాలా విలువైనది, ఇక్కడ తప్పు సమాచారం తీవ్రమైన పరిణామాలను కలిగిస్తుంది.

చైనీస్‌లో ERNIE పనితీరు

చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల విశ్లేషణలో ERNIE తాత్కాలిక మెరుగుదల మరియు ఖచ్చితత్వం యొక్క స్వీయ-అవగాహనలో రాణించిందని తేలింది. CVD నివారణ మార్గదర్శకత్వం కోరుకునే చైనీస్ మాట్లాడే వినియోగదారులకు ఖచ్చితమైన మరియు విశ్వసనీయ సమాచారాన్ని అందించడానికి ERNIE బాగా సరిపోతుందని ఇది సూచిస్తుంది.

LLM చాట్‌బాట్‌ల సమగ్ర మూల్యాంకనం

సాధారణ మరియు ప్రసిద్ధ LLM-చాట్‌బాట్‌లను కలిగి ఉన్న సమగ్ర మూల్యాంకనను నిర్ధారించడానికి, ఈ అధ్యయనంలో నాలుగు ప్రముఖ నమూనాలు ఉన్నాయి: OpenAI ద్వారా ChatGPT-3.5 మరియు ChatGPT-4.0, Google ద్వారా BARD మరియు Baidu ద్వారా ERNIE. ఆంగ్ల ప్రాంప్ట్‌ల మూల్యాంకనంలో ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 మరియు BARD ఉన్నాయి; చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల కోసం, మూల్యాంకనంలో ChatGPT 3.5, ChatGPT 4 మరియు ERNIE ఉన్నాయి. విశ్లేషణ సమయంలో ఈ పారామితులకు సర్దుబాట్లు లేకుండా, నమూనాలు వాటి డిఫాల్ట్ కాన్ఫిగరేషన్‌లు మరియు ఉష్ణోగ్రత సెట్టింగ్‌లతో ఉపయోగించబడ్డాయి.

ప్రశ్న ఉత్పత్తి మరియు చాట్‌బాట్ ప్రతిస్పందన మూల్యాంకనం

గుండె సంబంధిత వ్యాధుల నివారణ కోసం అమెరికన్ కాలేజ్ ఆఫ్ కార్డియాలజీ మరియు అమెరికన్ హార్ట్ అసోసియేషన్ మార్గదర్శకాలు మరియు సిఫార్సులను అందిస్తాయి, ఇవి ప్రమాద కారకాలు, రోగనిర్ధారణ పరీక్షలు మరియు చికిత్స ఎంపికల గురించి సమాచారాన్ని కలిగి ఉంటాయి, అలాగే రోగి విద్య మరియు స్వీయ-నిర్వహణ వ్యూహాలు కూడా ఉన్నాయి. ఇద్దరు అనుభవజ్ఞులైన కార్డియాలజిస్టులు CVD నివారణకు సంబంధించిన ప్రశ్నలను ఉత్పత్తి చేశారు, రోగుల దృక్పథం నుండి సంబంధిత మరియు అర్థమయ్యేలా ఉండేలా వైద్యులతో రోగులు ఎలా విచారిస్తారో అదే విధంగా రూపొందించారు. ఈ రోగి-కేంద్రీకృత మరియు మార్గదర్శక-ఆధారిత విధానం వివిధ డొమైన్‌లను కవర్ చేసే 300 ప్రశ్నల తుది సమితిని ఇచ్చింది. ఈ ప్రశ్నలు తరువాత చైనీస్‌లోకి అనువదించబడ్డాయి, సాంప్రదాయ మరియు అంతర్జాతీయ యూనిట్ల యొక్క సముచితమైన వినియోగాన్ని నిర్ధారిస్తుంది.

బ్లైండింగ్ మరియు యాదృచ్ఛికంగా ఆర్డర్ చేసిన అంచనా

గ్రేడర్‌లు వేర్వేరు LLM చాట్‌బాట్‌ల మధ్య ప్రతిస్పందన యొక్క మూలాన్ని గుర్తించలేరని నిర్ధారించడానికి, ఏదైనా చాట్‌బాట్-నిర్దిష్ట లక్షణాలు మానవీయంగా దాచబడ్డాయి. మూల్యాంకనం బ్లైండ్ మరియు యాదృచ్ఛికంగా ఆర్డర్ చేసిన పద్ధతిలో నిర్వహించబడింది, మూడు చాట్‌బాట్‌ల నుండి వచ్చిన ప్రతిస్పందనలు ప్రశ్నల సమితిలో యాదృచ్ఛికంగా కలుపుతారు. ఇటీవలి పక్షపాతాన్ని తగ్గించడానికి మూడు చాట్‌బాట్‌ల నుండి వచ్చిన ప్రతిస్పందనలు మూడు కార్డియాలజిస్టులచే బ్లైండ్ అంచనా కోసం 1:1:1 నిష్పత్తిలో 3 రౌండ్‌లకు యాదృచ్ఛికంగా కేటాయించబడ్డాయి, రౌండ్‌ల మధ్య 48-గంటల వాష్-అవుట్ వ్యవధి ఉంటుంది.

ఖచ్చితత్వ మూల్యాంకన పద్ధతి

ప్రాధమిక ఫలితం ప్రాధమిక CVD నివారణ ప్రశ్నలకు ప్రతిస్పందించడంలో పనితీరు. ప్రత్యేకంగా, ప్రతిస్పందనలను అంచనా వేయడానికి రెండు-దశల విధానం ఉపయోగించబడింది. మొదటి దశలో, కార్డియాలజిస్టుల బృందం LLM చాట్‌బాట్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన అన్ని ప్రతిస్పందనలను సమీక్షించింది మరియు నిపుణుల ఏకాభిప్రాయం మరియు మార్గదర్శకాలకు సంబంధించి వాటిని "సముచితమైనవి," "సరిహద్దు," లేదా "అనుచితమైనవి"గా గ్రేడ్ చేసింది. రెండవ దశలో, మెజారిటీ ఏకాభిప్రాయ విధానం ఉపయోగించబడింది, ఇక్కడ ప్రతి చాట్‌బాట్ ప్రతిస్పందన కోసం తుది రేటింగ్ ముగ్గురు గ్రేడర్‌లలో సాధారణంగా గ్రేడ్ చేసిన రేటింగ్ ఆధారంగా నిర్ణయించబడింది. ముగ్గురు గ్రేడర్‌ల మధ్య మెజారిటీ ఏకాభిప్రాయాన్ని సాధించలేని సందర్భాలలో, రేటింగ్‌ను ఖరారు చేయడానికి సీనియర్ కార్డియాలజిస్ట్‌ను సంప్రదించారు.

కీలక ఫలితాల విశ్లేషణ

LLM-చాట్‌బాట్ చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల కంటే ఆంగ్ల ప్రాంప్ట్‌లతో సాధారణంగా మెరుగ్గా పనిచేసిందని డేటా వెల్లడించింది. ప్రత్యేకంగా, ఆంగ్ల ప్రాంప్ట్‌ల కోసం, BARD, ChatGPT-3.5 మరియు ChatGPT-4.0 సారూప్య సమ్ స్కోర్‌లను ప్రదర్శించాయి. "సముచితమైన" రేటింగ్ యొక్క నిష్పత్తులను పోల్చినప్పుడు, ChatGPT-3.5 మరియు Google BARDతో పోలిస్తే ChatGPT-4.0 గణనీయంగా ఎక్కువ శాతాన్ని కలిగి ఉంది. చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల కోసం, ChatGPT3.5 అధిక సమ్ స్కోర్‌ను కలిగి ఉంది, తరువాత ChatGPT-4.0 మరియు Ernie ఉన్నాయి. అయితే, తేడాలు గణాంకపరంగా ముఖ్యమైనవి కావు. అదేవిధంగా, ChatGPT-4.0 మరియు ERNIEతో పోలిస్తే, చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల కోసం ChatGPT-3.5 అధిక నిష్పత్తిలో ‘సముచితమైన రేటింగ్’ కలిగి ఉంది, అయితే తేడాలు గణాంకపరంగా ముఖ్యమైనవి కావు.

CVD నివారణ డొమైన్‌లలో పనితీరు

విశ్లేషణ వివిధ CVD నివారణ డొమైన్‌లలో "సముచితమైన" రేటింగ్‌లపై దృష్టి సారించింది. విశేషంగా, ChatGPT-4.0 చాలా డొమైన్‌లలో స్థిరంగా బాగా పనిచేసింది, ప్రత్యేకంగా "డిస్‌లిపిడెమియా," "జీవనశైలి," "బయోమార్కర్ మరియు ఇన్ఫ్లమేషన్" మరియు "DM మరియు CKD" డొమైన్‌లలో అధిక రేటింగ్‌లు ఉన్నాయి. అయితే, "జీవనశైలి" డొమైన్‌లో ప్రత్యేకంగా ChatGPT4.0 మరియు ChatGPT-3.5తో పోలిస్తే BARD సబ్‌ఆప్టిమల్ పనితీరును కనబరిచింది. LLM-చాట్‌బాట్‌లు అన్నీ "జీవనశైలి" డొమైన్‌లో బాగా పనిచేస్తాయని, 100% "సముచితమైన" రేటింగ్‌లతో (సప్లిమెంటరీ టేబుల్ S6) కనుగొన్నారు. అయితే, ఇతర డొమైన్‌లలో పనితీరులో వ్యత్యాసాలు కనిపించాయి, కొన్ని నమూనాలు నిర్దిష్ట నివారణ డొమైన్‌లలో ఎక్కువ సామర్థ్యాన్ని ప్రదర్శించాయి.

ఆరోగ్య అక్షరాస్యతకు చిక్కులు

గుండె జబ్బుల ఆరోగ్య అక్షరాస్యతను మెరుగుపరిచే ప్రయత్నాలకు అధ్యయనం యొక్క ఫలితాలు ముఖ్యమైన చిక్కులను కలిగి ఉన్నాయి. వ్యక్తులు వైద్య సమాచారం కోసం ఆన్‌లైన్ వనరులపై ఎక్కువగా ఆధారపడుతున్నందున, CVD నివారణ గురించి అవగాహనను మెరుగుపరచడానికి LLMలు విలువైన సాధనాలుగా ఉపయోగపడే అవకాశం ఉంది. ఖచ్చితమైన మరియు అందుబాటు సమాచారాన్ని అందించడం ద్వారా, LLMలు జ్ఞానంలోని అంతరాలను పూరించగలవు మరియు వారి ఆరోగ్యం గురించి సమాచారం తీసుకున్న నిర్ణయాలు తీసుకునేందుకు వ్యక్తులను శక్తివంతం చేస్తాయి.

పనితీరులో అసమానతలు

వివిధ భాషలలో LLM పనితీరులో గణనీయమైన అసమానతలను కూడా అధ్యయనం వెల్లడించింది. LLMలు చైనీస్ ప్రాంప్ట్‌ల కంటే ఆంగ్ల ప్రాంప్ట్‌లతో సాధారణంగా మెరుగ్గా పనిచేస్తున్నాయనే వాస్తవం ఈ నమూనాలలో భాషా పక్షపాతం యొక్క సంభావ్యతను హైలైట్ చేస్తుంది. ఈ సమస్యను పరిష్కరించడం చాలా కీలకం, LLMలు తమ మాతృభాషతో సంబంధం లేకుండా, వ్యక్తులందరికీ ఖచ్చితమైన వైద్య సమాచారానికి సమానమైన ప్రాప్తిని అందిస్తాయని నిర్ధారించడానికి.

భాషా-నిర్దిష్ట నమూనాల పాత్ర

చైనీస్‌లో ERNIE పనితీరు యొక్క విశ్లేషణ భాషా-నిర్దిష్ట LLMల పాత్రపై విలువైన అంతర్దృష్టులను అందిస్తుంది. తాత్కాలిక మెరుగుదల మరియు ఖచ్చితత్వం యొక్క స్వీయ-అవగాహనలో ERNIE యొక్క బలాలు నిర్దిష్ట భాషల కోసం రూపొందించబడిన నమూనాలు భాషా సూక్ష్మ నైపుణ్యాలు మరియు సాంస్కృతిక సందర్భాలను సమర్థవంతంగా పరిష్కరించగలవని సూచిస్తున్నాయి. విభిన్న జనాభాలకు వైద్య సమాచారాన్ని అందించడాన్ని ఆప్టిమైజ్ చేయడానికి భాషా-నిర్దిష్ట LLMల యొక్క మరింత అభివృద్ధి మరియు శుద్ధీకరణ అవసరం కావచ్చు.

పరిమితులు మరియు భవిష్యత్తు దిశలు

CVD నివారణ ప్రశ్నలను పరిష్కరించడంలో LLMల సామర్థ్యాల గురించి ఈ అధ్యయనం విలువైన అంతర్దృష్టులను అందజేస్తుండగా, కొన్ని పరిమితులను గుర్తించడం చాలా అవసరం. CVD నివారణ పరంగా ఉపయోగించిన ప్రశ్నలు తక్కువ భాగాన్ని సూచిస్తాయి. ఫలితాల సాధారణీకరణ యాదృచ్ఛిక ప్రతిస్పందనల ప్రభావానికి లోబడి ఉంటుంది. అదనంగా, LLMల వేగవంతమైన పరిణామం నవీకరించబడిన పునరావృత్తులను మరియు ఉద్భవిస్తున్న నమూనాలను కలిగి ఉండటానికి కొనసాగుతున్న పరిశోధన అవసరం. భవిష్యత్తు అధ్యయనాలు ప్రశ్నల పరిధిని విస్తరించాలి, LLMలతో విభిన్న పరస్పర చర్య నమూనాల ప్రభావాన్ని అన్వేషించాలి మరియు వైద్య సందర్భాలలో వాటి ఉపయోగం చుట్టూ ఉన్న నైతిక పరిశీలనలను పరిశోధించాలి.

ముగింపులో, ఈ ఫలితాలు గుండె సంబంధిత ఆరోగ్యం గురించి ప్రజలకు అవగాహనను మెరుగుపరిచే సాధనాలుగా LLMల యొక్క వాగ్దానాన్ని నొక్కి చెబుతున్నాయి, అయితే ఖచ్చితత్వం, న్యాయం మరియు వైద్య సమాచారం యొక్క బాధ్యతాయుతమైన వ్యాప్తిని నిర్ధారించడానికి జాగ్రత్తగా మూల్యాంకనం మరియు కొనసాగుతున్న శుద్ధీకరణ యొక్క అవసరాన్ని కూడా నొక్కి చెబుతున్నాయి. ముందుకు సాగే మార్గంలో నిరంతర పోలిక మూల్యాంకనాలు, భాషా పక్షపాతాలను పరిష్కరించడం మరియు ఖచ్చితమైన మరియు విశ్వసనీయ CVD నివారణ మార్గదర్శకత్వానికి సమానమైన ప్రాప్తిని ప్రోత్సహించడానికి భాషా-నిర్దిష్ట నమూనాల బలాన్ని పెంచడం ఉన్నాయి.