ArgMed-Agents: 通过辩论方案的大规模语言模型进行可解释性临床决策推理

Mar, 2024

ArgMed-Agents: 通过辩论方案的大规模语言模型进行可解释性临床决策推理

ArgMed-Agents: Explainable Clinical Decision Reasoning with Large Language Models via Argumentation Schemes

Shengxin Hong, Liang Xiao, Xin Zhang, Jianxia Chen

TL;DR我们提出了一个名为 ArgMed-Agents 的多代理框架，通过相互作用，使基于 LLM 的代理能够进行可解释的临床决策推理。该框架通过自我论证迭代和构建冲突关系的有向图，使 LLMs 能够模仿临床争辩推理的过程，并生成自主解释推理，从而提高复杂临床决策推理问题的准确性并增加用户的信心。

Abstract

There are two main barriers to using large language models (LLMs) in clinical reasoning. Firstly, while LLMs exhibit significant promise in Natural Language Processing (NLP) tasks, their performance in complex reasoning and planning falls short of expectations. Secondly, LLMs use unint

large language models clinical reasoning argmed-agents multi-agent framework explainable clinical decision reasoning

发现论文，激发创造

MedAgents：大型语言模型作为零 - shot 医学推理的合作伙伴

提出了一种基于大型语言模型（LLMs）的多学科协作（MC）框架，通过角色扮演的 LLM 代理参与协作多轮讨论，增强 LLM 的能力和推理能力，用于挖掘并利用 LLMs 中的医学专业知识和扩展其推理能力，同时在人类评估中找出常见错误并进行消融研究。

Nov, 2023

大型语言模型是临床推理器：具备推理意识的诊断框架和提示生成的合理化

借助基于提示的学习，通过 “推理感知” 的诊断框架实现了对临床推理进行理性化，并能够在时间和劳动资源上具有高效性，从而实现了对疾病诊断的临床推理。

Dec, 2023

用于可解释和可争议决策的论证型大型语言模型

通过引入辩证推理方法，使用大语言模型（LLMs）构建论证框架，从而使 LLMs 的决策能够被自然地解释和争辩，通过在声称验证的决策任务中的实验，我们证明了辩论性 LLMs 的有效性，结果竞争力强于同类技术。

May, 2024

CT-Agent: 临床试验多智能体基于大语言模型的推理

一个整合了 GPT-4、多智能体架构、从最少到最多过滤排序和反应推理技术的临床多智能体系统（CT-Agent），在临床试验任务中提高了大语言模型的性能，并引入了新的功能。

Apr, 2024

正式辩证推理是否可以提升 LLMs 的性能？

介绍了一种计算论证语义引擎（MQArgEng）和初步研究，评估引入计算论证语义对大型语言模型性能的影响。实验结果表明 MQArgEng 在大部分考察的主题类别中提供了适度的性能提升，呈现出潜力并值得进一步研究。

May, 2024

LLM-Deliberation：用互动多智能体协商游戏评估 LLMs

使用可评分的协商游戏作为新的评估框架，系统化的零样本链式思考提示能够展示大型语言模型在协商中的能力和绩效差距。

Sep, 2023

主动协作框架：零样本多模态医学推理的查询、交互和集成

我们提出了一个多模态医疗协作推理框架 MultiMedRes，通过学习者代理从领域特定专家模型获取必要信息来解决医疗多模态推理问题，并在 X 射线图像的区别视觉问答任务中验证了方法的有效性。

May, 2024

通过多智能体辩论提高语言模型的事实性和推理能力

该论文介绍了一种新方法，即通过多个语言模型实例的反复辩论和推理过程，以达成一个共同的最终答案，从而改善语言响应的表现，特别是在数学和策略推理方面，改善了已有模型中一些常见问题，如虚假答案和幻觉现象，并有望显著提高大型语言模型的性能和开拓语言生成和理解领域。

May, 2023

诊断推理提示揭示了在医学领域中大型语言模型可解释性的潜力

GPT4 可以通过使用诊断推理提示模拟临床医生的常见临床推理过程，而不会损失诊断准确性，因此它可以为医生提供评估 LLMs 是否可信赖用于患者护理的手段。新的提示方法有潜力揭示 LLMs 的黑盒子，将它们推向在医学中安全有效使用的一步。

Aug, 2023

探索大型语言模型在计算论证中的潜力

这项研究评估了大型语言模型在计算论证领域的表现，针对论证挖掘和论证生成等任务进行了零样本和少样本设定下的评估，并提出了 14 个公开数据集的标准化格式，以及一种新的针对反述生成的基准数据集，展示了大型语言模型在论证领域的良好性能，并指出评估计算论证的局限性和未来研究方向的建议。

Nov, 2023