Large Language Models and Prompt Engineering for Biomedical Query Focused Multi-Document Summarisation
以下は、上記の論文のアブストラクトをChatGPTに解釈させたものです。解釈の正確性について保証はいたしません。
本研究の学術的背景は、大規模言語モデル（GPT-3.5など）の発展と、自然言語処理のタスクへの応用が注目されていることです。本研究の問いの核心は、「バイオメディカルの情報に基づいて生物医学の質問に対する短い要約を作成するという課題において、prompt engineeringとGPT-3.5を利用してどのような結果が得られるか」ということです。
本研究の目的は、GPT-3.5とprompt engineeringの技術を用いて、生物医学の質問に対する短い要約を生成することです。これにより、2023年のBioASQ Challengeでの競技において、高いROUGE-F1の結果を得ることを目指しました。本研究の学術的独自性と創造性は、prompt engineeringを組み合わせることで、GPT-3.5の性能を向上させ、適切なプロンプトを使用することで、query-focused summarisationにおいて優れた結果を出せることを示した点にあります。
本研究は、バイオメディカルの質問応答においてGPT-3.5とprompt engineeringを使用することに関する先行研究がほとんど存在しなかったため、新しいアプローチであると言えます。関連する研究動向としては、Wikipediaのパッセージをプロンプトに組み込むなど、RAG（retrieval-augmented generation）の手法が一般的に使用されていることが挙げられます。また、BioASQ Challengeのようなバイオメディカル領域の問題においては、prompt engineeringを組み合わせたLLMの利用がまだ少なかったため、その位置づけを確認するための研究と言えます。
本研究では、GPT-3.5とprompt engineeringを用いて、生物医学の質問に対する短い要約を生成しました。prompt engineeringの手法として、few-shot samplesの組み込みやretrieval augmented generationの手法を試しました。その結果、BioASQ 11bの競技において、他のランキングシステムと比べて上位の成績を達成しました。具体的な手法や実験結果に関しては、論文に詳しく掲載されています。
本研究では、競技の成績を通じて、GPT-3.5とprompt engineeringの組み合わせが、バイオメディカルの質問応答において有効であることを示しました。適切なプロンプトを使用することで、GPT-3.5が優れた要約を生成できることを証明しました。これは、大規模言語モデルの一般的な応用においても有効な手法であり、バイオメディカル領域に特に適した手法であることが示されました。