Is ChatGPT a Biomedical Expert? -- Exploring the Zero-Shot Performance of Current GPT Models in Biomedical Tasks
1. 本研究の学術的な背景と研究が解決する問題は何ですか？
==> 本研究では、2023年BioASQチャレンジのタスクにおいて、商用の大規模言語モデル(GPT-3.5-TurboおよびGPT-4)の性能を評価しました。これにより、大規模言語モデルの医療分野における実装可能性を調べ、医療現場での問題解決に役立てることを目的としています。
2. 本研究の目的及び学術的独自性と創造性は何ですか？
==> 本研究の目的は、大規模言語モデルを医療分野に応用することにより、医療分野での問題解決に役立つことです。特に、ゼロショット学習を使用することで、正確な応答を生成するために必要な知識を獲得し、医療現場での実装可能性を高めることに独自性があります。
3. 研究の着想を得た経緯や、関連する国内外の研究動向とは何ですか？
==> 過去の研究によって、大規模言語モデルを医療分野で活用することにより、医療現場での問題解決に役立つ可能性があることが示されています。本研究では、最新の商用大規模言語モデルを使用し、医療分野における実装可能性を調査しました。
4. 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、商用大規模言語モデルの性能を医療分野におけるタスクにおいて評価しました。特に、ゼロショット学習を使用した場合、関連するスニペットを提供することで優れた応答を生成しました。
5. 本研究の有効性はどのように検証した？
==> 本研究では、商用大規模言語モデルの性能を、医療分野において競争力のある結果を達成する可能性を持つタスクに適用して検証しました。また、GitHubを通じてコードの再実行可能性を保証しました。