日本の医療試験における言語モデルの評価

大きな言語モデル（LLM）であるChatGPTやGPT-4がいろんな言語で人気になってきたから、英語以外の分野でのパフォーマンスをテストすることが大事だよね。この研究では、過去5年間の日本の医師国家試験でこれらのモデルがどのくらいうまくいくかを評価してる。医療の文脈では精度が重要だから、強みと弱みをチェックするのが目的だよ。

リサーチチームは日本語のネイティブスピーカーで自然言語処理（NLP）をやってる人たちと、日本で実際に医師として働いてる人がいる。こういうスキルの組み合わせが、評価がしっかりしていて実際の医療に関連するものになるのを助けてるんだ。

結果は、GPT-4がChatGPTやGPT-3よりもこの試験でいい結果を出して、過去5年分のテストを全部合格したことを示してる。この結果は、英語とはかなり違う言語でLLMsを効果的に使える可能性があるってことを示唆してる。ただ、現在のLLM APIには大きな制限もある。例えば、モデルが日本の医療実践では受け入れられない回答を選ぶことがあって、安楽死みたいな違法な行動を提案することもあるんだ。

日本語でLLMsを使うコストの問題もある。日本語の文字を処理する方法は通常、より多くのデータを必要とするから、英語に比べて使用コストが高くなる。また、日本語の最大テキスト量が少ないため、効果が制限されることもある。

今後の研究のために、ベンチマークデータとモデルの出力、試験の詳細を公開する予定だよ。この情報を共有することで、さまざまなアプリケーションでLLMsを使うことが進展することを期待してる。

#日本の医師国家試験の理解

日本の医師国家試験は、最終学年の医学生が毎年受ける試験だよ。この試験は400の選択肢問題から成り立っていて、基礎科学から公衆衛生まで幅広い医療トピックをカバーしてる。このテストは学生の知識と医療を実践する準備ができているかを評価することを目的としてる。

算数の問題もあるけど、ほとんどの問題は5つの選択肢の中からベストなものを選ぶ必要がある。特に、日本では禁止されている回答もあって、禁止された選択肢を4つ以上選ぶと、スコアに関係なく自動的に不合格になるんだ。

研究によると、LLMsが時々この禁止された選択肢を選ぶことがあって、実際の状況に深刻な影響を与える可能性がある。これは、医療分野で使うAIツールが法的および倫理的基準を十分に理解していることの重要性を浮き彫りにしてる。

#言語モデルのパフォーマンス

私たちの研究では、GPT-3、ChatGPT、GPT-4の3つのLLMを評価してる。これらのモデルは、特に大きな調整を必要とせずに異なるタスクを処理できるように開発されてる。評価はクローズドブック形式で行われて、モデルは試験中に外部のリソースや情報に頼れないようになってる。

プロンプトを使うことで、いろんなモデルが異なる結果を示す。GPT-4はこの5年間の試験で一貫して最高のパフォーマンスを発揮してる。ただ、医学生の平均的なパフォーマンスにはまだ届いてなくて、これらのモデルが素晴らしい結果を出せる一方で、医学のような専門的な分野での人間の熟練度にはまだ及んでないってことだね。

#禁止された選択肢

試験の一部として、いくつかの選択肢問題で特定の回答が禁止されている。例えば、安楽死を提案するのは日本では受け入れられない。評価の結果、LLMsが時々この禁止された選択肢を選ぶことが分かって、医療のようなデリケートな分野でこれらのモデルを適用するリスクを示してる。

分析によると、GPT-4や質問を翻訳してから答えるChatGPT-ENは、あまり多くの禁止選択肢を選ばないけど、間違った回答を選ぶこともある。モデル間のパフォーマンスの違いは、改善の余地を示唆してる。

#多言語モデルの課題

日本語のような言語を扱うことは、英語を使うときには通常見られないユニークな課題がある。例えば、日本語は同じ情報を表現するためにより多くのトークンやデータのかけらが必要なことが多い。これが、日本語でのタスクに対してLLM APIを使うコストを増大させる原因となってる。また、日本語の場合、コンテキストウィンドウが小さいため、重要な詳細が失われることがあって、それが回答の正確さに影響することもある。

これらの特徴は、AIシステム内で特に英語とは大きく異なる言語を管理する方法において進展が必要であることを強調してる。トークン化の方法の改善は、多様な言語におけるLLMsのコスト効率とパフォーマンスを向上させることができるかもしれない。

#AIと人間のパフォーマンスのギャップ

期待はできるけれど、現在の言語モデルは医学生の平均パフォーマンスにはまだ達していない。学生の正確さとモデルの正しい回答の予測能力には明確な相関関係がある。学生が問題を難しいと感じると、AIモデルも苦労するんだ。これから、LLMsが特定の分野で人間の専門家のレベルで動作できるようにするには、もっとトレーニングと洗練が必要だってことを示してる。

さらに、これらのモデルの評価には現実のアプリケーションも考慮に入れる必要がある。地元の慣習、法律、医療システムに関する専門知識を必要とする質問は、間違った回答に繋がることがある。LLMsは、教育や実践の場で有効な回答を提供できるように、地元の文脈を取り入れる方法を必要としてる。

#今後の方向性

この研究は、非英語の専門分野でLLMsがどう機能するかをよりよく理解するための初めの一歩だよ。これらのモデルの信頼性を向上させるためには、評価の強化が重要だ。LLMsが進化し続ける中で、特に医療、金融、法律といった重要な分野でのスキルを様々な文脈でベンチマークすることが大事だね。

最終的に、LLMsは素晴らしい能力を示しているけれど、正確で関連性のある情報を信頼できるように提供できるまで、重要な分野での利用には注意が必要だ。複数の言語や文化にわたる専門家を支援するために、これらのツールを進展させる研究が今後も重要だよ。

#結論

日本の医師国家試験における言語モデルの評価は、彼らの可能性と限界について貴重な洞察を提供してる。GPT-4のようなLLMsが強いパフォーマンスを示す一方で、彼らの弱点を理解することも同じくらい重要だ。この研究は、AIを敏感な分野に統合する際には、モデルが地元の法律や倫理を理解して従うことが必要だということを強調している。

多様な言語コンテキストや現実の要求でモデルをテストすることを含むさらなる研究が、AIアプリケーションのパフォーマンスと安全性を向上させるために必要だ。共通のベンチマークとオープンデータを通じて、この分野はさまざまな言語やドメインでのAIの効果的な使用に向けて進化していくことができる。最終的には、教育や実務においてより良い成果につながることを目指すんだ。