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大規模言語モデルヘルスケアAIAI安全性・アラインメントarXiv cs.CL掲載日時: 2026年4月17日 13:001分で読める

QU-NLPチームがQwen3-4Bモデルの2段階QLoRAファインチューニングで臨床QAタスクに挑戦、32.87の総合スコアを達成

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QU-NLPチームがQwen3-4Bモデルの2段階QLoRAファインチューニングで臨床QAタスクに挑戦、32.87の総合スコアを達成

3つのポイント

  1. Qwen3-4Bモデルを4ビットNF4量子化で読み込み、emrQA-MedSQuADコーパスの30,000サンプルで臨床領域の専門知識を習得

  2. 患者向け臨床質問応答(Subtask 3)で2段階ファインチューニングを実施し、BLEU 9.42、ROUGE-L 27.04を含む複数指標で評価

  3. BM25、TF-IDF、ファインチューニング済みクロスエンコーダの3つの検索手法をアンサンブル化して根拠文章抽出(Subtask 4)を実行、micro-F1スコア67.16を達成

  4. ArchEHR-QA 2026共有タスクの医療記録質問応答システムで、限定的なパラメータ数のモデルを効率的にカスタマイズする実装方法を実証

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