评估大型语言模型和检索增强生成增强,以提供符合指导方针的营养信息,以预防心血管疾病:跨部门研究
Vijaya Parameswaran1, Jenna Bernard2, Alec Bernard1
1School of Medicine, Stanford University, Palo Alto, CA, United States.
提取增强生成 (RAG) 增强的大型语言模型 (LLM) 为预防心血管疾病 (CVD) 提供了比标准LLM更可靠和符合指南的营养建议. RAG集成提高了基于证据的饮食建议的LLM准确性和安全性.
科学领域:
- 医疗保健中的人工智能
- 营养科学 营养科学
- 预防心血管疾病 预防心血管疾病
背景情况:
- 心血管疾病 (CVD) 是全球主要的死亡原因.
- 关于心血管 (CV) 健康和营养的可访问和可靠的在线信息有限.
- 大型语言模型 (LLM) 提供了可扩展的健康信息的潜力,但需要验证准确性,特别是在预防心血管疾病的营养方面.
研究的目的:
- 评估标准 (现成) 和提取增强生成 (RAG) 增强的LLM在为心血管疾病预防提供符合指导方针的营养信息方面的有效性.
- 将三种现成的LLM (ChatGPT-4o,Perplexity,Llama 3-70B) 与RAG增强的Llama 3-70B模型进行了比较.
主要方法:
- 根据美国心脏协会的2021年饮食指南开发了一个知识库.
- 使用RAG来增强Llama 3-70B模型的知识库和特定提示.
- 评估了30个专家认可的营养问题,用适当性,可靠性,可读性,危害性和准则遵守等标准对每个LLM提出.
- 统计分析包括ANOVA用于平均得分和Cohen κ用于评价者之间的一致性.
主要成果:
- 与RAG集成的Llama 3模型在可靠性,适当性和遵守指南方面明显优于现成模型 (GPT-4o,Perplexity,Llama 3).
- 与一些现成的模型不同,RAG增强模型显示没有有害反应.
- 较高的互评者协议 (κ>70%) 证实了专家评估的稳定性.
结论:
- RAG的整合大大提高了LLM的性能,为预防心血管疾病提供基于证据的营养信息.
- 现成的LLM在提供准确的饮食指导方面存在局限性和潜在风险.
- 在LLM中RAG的未来应用可以提高关键健康信息的可访问性和可靠性.
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