医療質問応答システムの最適化：RAGフレームワークを用いた、ファインチューニングとゼロショットの大規模言語モデルの比較研究

この記事は、医療質問応答における、ファインチューニングとゼロショットの大規模言語モデル（LLM）の性能を、Retrieval-Augmented Generation（RAG）フレームワーク内で比較検討したものです。この研究は、医療情報検索と応答生成の精度と信頼性を向上させるための最も効果的なアプローチを特定することを目的としていると考えられます。RAGの使用は、外部知識源を組み込むことによってLLMの限界を軽減しようとする試みを示唆しています。