2025.02.28

プライバシーに配慮したオープンな生成AIはクローズドなモデルに匹敵する

カテゴリ

その他
原文タイトル

Privacy-ensuring Open-weights Large Language Models Are Competitive with Closed-weights GPT-4o in Extracting Chest Radiography Findings from Free-Text Reports
ジャーナル名

Radiology
年巻号ページ番号

2025 January, Radiology 314: e240895
著者

Sebastian Nowak
所属

From the Department of Diagnostic and Interventional Radiology, University Hospital Bonn, Venusberg-Campus 1, 53127 Bonn, Germany

背景

ChatGPTなどの大規模言語モデルは医療分野でも高い注目を集めているが、利用可能なフロンティアモデルの多くはモデルの重み付けを公開しないかたち（クローズドウェイト）で提供されており、外部サーバーでのデータ処理を必要とする。つまり、ローカルなハードウェアで実装することができない。このことは患者のプライバシー保護の観点からLLMの使用における重要な障壁となっている。
ドイツUniversity Hospital BonnのNowakらは、ドイツ・アメリカの2大学のデータセットを利用した後向の探索研究を実施し、17種のオープンウェイトLLMとOpenAIのChatGPTシリーズ（GPT-4oなど）を、ゼロショットプロンプト・ワンショットプロンプトの元で相互比較した。

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