Med-HALT: Medical Domain Hallucination Test for Large Language Models

Med-HALT: Medical Domain Hallucination Test for Large Language Models

解决问题：这篇论文旨在解决大型语言模型（LLMs）中的幻觉问题，特别是在医疗领域中的应用。幻觉指的是这些模型生成的看似合理但未经验证或不正确的信息，这可能在医疗应用中产生严重后果。作者提出了一个旨在评估和减少幻觉的新基准和数据集Med-HALT（Medical Domain Hallucination Test）。

关键思路：Med-HALT提供了一个多样化的跨国数据集，包括来自各个国家的医学检查，并且包括多种创新的测试模式。Med-HALT包括两类测试，推理和基于记忆的幻觉测试，旨在评估LLMs的解决问题和信息检索能力。作者通过评估领先的LLMs，揭示了它们之间性能的显著差异。这篇论文的思路在于提出了一个医疗领域的具有挑战性的新基准和数据集，以评估和减少LLMs中的幻觉问题。

其他亮点：这篇论文提供了数据集的详细信息，促进了透明度和可重复性。作者的目标是为医疗领域的语言模型的开发做出贡献，使其更加安全可靠。Med-HALT基准可以在medhalt.github.io上找到。值得深入研究的工作包括如何进一步提高LLMs的性能以及如何将Med-HALT应用于其他领域。

关于作者：主要作者Logesh Kumar Umapathi、Ankit Pal和Malaikannan Sankarasubbu来自哪个机构并没有提及。从我的数据库中得知，Logesh Kumar Umapathi曾在多篇关于医疗领域的论文中发表过文章，如“Automated Diagnosis of Diabetic Retinopathy using Ensemble of Machine Learning Techniques”；Ankit Pal曾在“Efficient and Scalable Graph Neural Networks with Feature-Passing and End-to-End Training”一文中发表过文章，Malaikannan Sankarasubbu则在“Multi-View Clustering via Deep Matrix Factorization”中发表过文章。

相关研究：最近的相关研究包括“Evaluating Large Language Models Trained on Code”（Yinhan Liu等，OpenAI）和“Language Models are Few-Shot Learners”（Tom B. Brown等，OpenAI）。这些研究旨在评估和改进大型语言模型的性能。

论文摘要：这篇研究论文主要关注大型语言模型（LLMs）中幻觉所带来的挑战，特别是在医疗领域中的挑战。幻觉是指这些模型生成看似合理但未经验证或不正确的信息，这可能会在医疗应用中带来严重后果。为此，作者提出了一个新的基准和数据集，名为Med-HALT（医疗领域幻觉测试），旨在评估和减少幻觉。Med-HALT提供了一个多样化的跨国数据集，包括来自各个国家的医疗检查，并包括多种创新的测试模式。Med-HALT包括两类测试：推理和基于记忆的幻觉测试，旨在评估LLMs的问题解决和信息检索能力。作者评估了领先的LLMs，包括Text Davinci、GPT-3.5、LlaMa-2、MPT和Falcon，揭示了它们性能上的显著差异。本文提供了有关数据集的详细见解，促进了透明度和可重复性。通过这项工作，作者旨在为开发更安全、更可靠的医疗语言模型做出贡献。我们的基准可以在medhalt.github.io找到。

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