Évaluation des arguments médicaux des modèles d'IA

Évaluer les textes générés par des modèles de langage de grande taille (LLMs) est un vrai défi, surtout dans des domaines spécifiques comme la médecine. Ça implique de vérifier à quel point ces modèles peuvent produire des explications ou des Arguments qui ont du sens et qui sont utiles pour prendre des décisions médicales. Les méthodes d'évaluation traditionnelles ne fonctionnent souvent pas bien dans ce domaine. Cet article parle d'une nouvelle méthode pour évaluer les explications médicales générées par des LLM en utilisant des classements basés sur des tâches qui imitent des scénarios médicaux réels.

#Le défi de l'évaluation

Souvent, les LLMs excellent dans les tâches, mais leurs résultats peuvent être biaisés ou trompeurs. Ils génèrent souvent du texte qui semble correct mais qui peut manquer de pertinence ou de précision dans un contexte médical. De plus, faire évaluer chaque contenu généré par des experts humains est coûteux et chronophage. Du coup, il faut un moyen fiable d'évaluer la qualité de ces résultats sans se fier uniquement au jugement humain.

#Nouvelle méthodologie d'évaluation

Ce travail propose une nouvelle approche qui utilise des "Tâches Proxy" pour évaluer des arguments médicaux produits par des LLMs. Les Tâches Proxy sont des tâches plus simples qui concernent toujours des situations médicales réelles. Par exemple, ces tâches peuvent inclure répondre à des questions médicales, détecter de la Désinformation, et faire des inférences basées sur des essais cliniques. En utilisant seulement cinq exemples et en les évaluant avec deux experts humains, on peut déterminer si une Tâche Proxy est utile pour évaluer les arguments médicaux générés par des LLMs.

#Le rôle des Tâches Proxy

Les Tâches Proxy nous permettent de nous concentrer sur l'évaluation de l'utilité des arguments médicaux générés sans avoir besoin d'un grand nombre d'exemples créés par des humains. Pour notre évaluation, nous avons créé des arguments synthétiques en utilisant différents LLMs et les avons comparés aux arguments standards créés par des experts médicaux. En classant ces résultats, on peut comprendre à quel point les arguments générés par les LLM fonctionnent dans des contextes médicaux réels.

#Méthodes de génération d'arguments

Pour produire des arguments synthétiques, on a utilisé trois LLMs différents : GPT-4o, OpenBioLLM, et Llama3. Chacun de ces modèles a des forces différentes, nous permettant de générer des arguments variés selon les tâches. Ces modèles créent des explications basées sur des invites liées à des questions ou des revendications médicales. L'objectif est de produire du contenu cohérent et pertinent qui imite le genre d'arguments qu'un expert pourrait donner.

#Évaluation de la qualité des arguments

La qualité des arguments est évaluée indirectement par leur impact sur le résultat des Tâches Proxy. On utilise différents repères pour chaque tâche afin de mesurer la performance des arguments générés. Le processus implique de classer à la fois les arguments créés par des humains et ceux générés par des modèles pour voir comment ils s'alignent sur les opinions d'experts. En comparant ces classements, on peut évaluer non seulement les arguments eux-mêmes mais aussi l'efficacité du contenu généré dans des applications réelles.

#Importance des Évaluateurs humains

Bien qu'on essaie d'automatiser le processus d'évaluation, les évaluateurs humains jouent encore un rôle essentiel. Des cliniciens experts examinent et classent les arguments, fournissant une norme contre laquelle on peut mesurer la performance de nos évaluateurs automatiques. En intégrant les évaluations humaines et machines, on crée un système d'évaluation plus solide et fiable.

#Résultats des évaluateurs

Nos évaluations ont montré que les évaluateurs formés par LLMs étaient efficaces pour aligner leurs classements avec ceux des experts humains. Par exemple, dans la tâche de répondre à des questions médicales à choix multiples (MMCQA), les classements ont montré que les arguments générés par le modèle correspondaient souvent aux préférences humaines. Cette tendance s'est maintenue dans les tâches de détection de désinformation et d'inférence en langage naturel.

#Cas de contrôle

Pour tester encore plus la robustesse de nos évaluateurs, nous avons introduit des "Cas de contrôle", qui comprenaient des informations non pertinentes ou trompeuses. Ces cas ont servi à tester nos évaluateurs et à s'assurer qu'ils pouvaient faire la différence entre des arguments significatifs et du contenu invalide. Les résultats ont montré que les évaluateurs formés par LLMs étaient meilleurs pour identifier les entrées non argumentatives par rapport aux autres.

#Surmonter les limitations

Une limitation de notre nouvelle méthode d'évaluation est la dépendance à un modèle de langue discriminant qui peut parfois avoir du mal avec des arguments plus longs ou plus complexes. Cependant, les avancées dans les modèles de langue devraient atténuer ce problème avec le temps. On reconnaît aussi que notre méthode d'évaluation ne se concentre pas spécifiquement sur l'évaluation de certains aspects de la qualité des arguments, comme la précision factuelle ou la cohérence.

#Conclusion

Ce travail met en avant la nécessité de méthodes d'évaluation efficaces pour les arguments médicaux générés par des LLM. En utilisant des Tâches Proxy, on peut évaluer l'utilité du contenu généré tout en minimisant l'intervention humaine. Nos résultats suggèrent que les évaluateurs formés par LLMs peuvent se rapprocher des jugements humains et montrent une résistance face à la désinformation. Cette méthodologie ouvre la voie à des évaluations plus rapides et plus efficaces dans des contextes médicaux, soutenant une meilleure prise de décision basée sur des explications médicales synthétiques.

#Directions futures

Les recherches futures pourraient élargir ce cadre d'évaluation en explorant l'impact de différents types d'arguments dans des scénarios médicaux plus divers. De plus, explorer comment les LLMs peuvent être améliorés pour générer des explications médicales de meilleure qualité sera une priorité. Les insights tirés de cette étude pourraient aider à améliorer les évaluations automatisées dans d'autres domaines spécialisés au-delà de la médecine, menant à des applications plus larges de la technologie LLM dans divers secteurs.