GLMs（Generative Language Models）とその医療教育への役割

人工知能搭載の生成的言語モデル（GLMs）は、ChatGPT、Perplexity AI、Google Bardなどがあり、個別化された学習、無制限の練習機会、および24時間365日の対話的なエンゲージメントを提供する潜在的な能力があり、即時のフィードバックも可能です。ただし、GLMsを十分に活用するためには、適切に構築された指示が不可欠です。Promptエンジニアリングは、GLMsと効果的にコミュニケーションを図り、望ましい結果を得るための体系的なアプローチです。適切に構築されたプロンプトはGLMから良い応答を生み出し、不適切に構築されたプロンプトは不満足な応答をもたらします。この記事では、GLM とは何か、そして医療分野における GLM の役割について学びます。

1. GLMs（Generative Language Models）とは何か

1.1. GLMs（Generative Language Models）とは何か

Generative Language Models（GLMs）は、主にインターネットから収集された言語データを元に訓練されたニューラルネットワークです。GLMsは、高品質で人間のようなテキストを生成するために特に設計された大規模な言語モデルです。GLMsは、生成的事前訓練トランスフォーマーモデル（GPT）に基づいて構築されています。最初のバージョンであるGPT-1は2018年にリリースされ、約117百万のパラメータと100,000以上のノードを使用しています。その後、GPTモデルの規模は急速に拡大しました。2019年にリリースされたGPT-2は約15億のパラメータを持ち、2020年には1750億のパラメータを持つGPT-3が続きました。2023年にリリースされた最新バージョンであるGPT-4は、推定で1兆のパラメータを使用しています。

1.2. プロセスはプロンプトエンジニアリングとは何か

GPTシリーズの注目すべき進展の1つは、GPT-3.5の導入です。これにはオンラインチャットインターフェースが含まれています。OpenAIは2022年にChatGPTを導入し、ユーザーが直接GPT-3.5およびGPT-4と対話できるようにしました。ChatGPTは自然言語処理を採用し、人間のユーザーからのさまざまな入力に対応できます。それはコンピュータコーディング言語を含む複数の言語を理解し、データ分析や基本的な数学的計算を行うことができます。Google BardやBing AIなどの他のGLMチャットボットはインターネットにリアルタイムアクセスでき、Anthropicは簡単にファイルを解析のためにアップロードできます。ただし、すべてのGLMにとって、入力を特定の方法で構造化することが最適な出力を確実にするために重要です。このプロセスはプロンプトエンジニアリングと呼ばれ、GLMとの効果的なコミュニケーションを実現します。存在している期間が1年に満たないにもかかわらず、GLMチャットボットは医学教育を含む社会に大きな影響を与えています。プロンプトエンジニアリングはGLMの利点を最大限に引き出すための重要なプロセスです。

2. 医学教育におけるGenerative Language Modelsの役割

GLMsは医学教育において学習と理解を向上させる大きな可能性を秘めています。GLMsは、英語やスペイン語などの自然言語を使用して、ヒトのユーザーと対話的かつリアルタイムに対話できるため、現実的な患者のシナリオをシミュレートし、さまざまな医学的トピックに関する有用な情報を提供し、患者とのコミュニケーションスキルの開発を支援できる可能性があります。

GLMsは広範なトレーニングデータベースを持っているため、膨大な医学情報を含んでいます。最近の研究では、ChatGPTの米国医師免許試験（USMLE）でのパフォーマンスが調査されました。研究者たちは、ChatGPTが特別なトレーニングや強化なしにすべての3つの試験で合格基準に達するかそれに近い結果を示したと報告しています。さらに、ChatGPTは説明において高い一致度と洞察力を示しました。これらの結果から、GLMsは医学教育において重要なサポートを提供し、臨床的な意思決定にも潜在的に役立つ可能性があると言えます。

GLMsの医学教育での使用は、デジタル化と技術の導入の広範なトレンドの一環です。このトレンドはCOVID-19パンデミックによって加速され、遠隔学習とオンラインリソースへの依存が求められました。GLMsの利用はこのトレンドの重要な要素であり、個別の学習を向上させ、批判的思考を育み、医学におけるエビデンスベースの思考を向上させる可能性を提供しています。
GLMはまた、リアルな患者シミュレーションを作成し、学生に個別のフィードバックを提供することができます。彼らは言語の壁を乗り越え、学生が医療環境に焦点を当てながら外国語を学ぶのを助けることができます。しかし、これらの利点にもかかわらず、人工知能（AI）およびGLMを医学教育で使用する際の課題として、コンテンツの品質の確保、バイアスの対処、倫理的および法的な懸念の管理があります。

3.　生成言語モデルにおけるプロンプトエンジニアリング

特に医療教育において、大規模な言語モデルを効果的に活用するためには、プロンプトエンジニアリングが重要です。これは、モデルが望ましい出力を生成するように、入力または「プロンプト」を設計することを含みます。

医療教育において、プロンプトエンジニアリングは現実的な患者シナリオを作成したり、多肢選択問題を生成したり、複雑な医学的概念の説明を提供したりすることができます。プロンプトエンジニアリングはまた、モデルの出力の長さ、複雑さ、スタイルを制御することができます。例えば、初心者の学生に対しては短い簡単な回答を引き出すように、または上級者向けにはより複雑で詳細な回答を引き出すようにプロンプトを設計することができます。プロンプトエンジニアリングは患者教育やマスメディアキャンペーン向けの適切なメッセージも生成できます。さらに、プロンプトエンジニアリングは不正確または誤解を招く情報の生成などの潜在的な問題を最小化するのに役立ちます。教育者は注意深く構築されたプロンプトでモデルを導き、より正確で信頼性のある情報を提供することができます。

4.　結論

GLMは重要な医学の概念の理解と記憶を向上させる潜在能力があります。さらに、患者面接において学生のパフォーマンスを向上させる可能性があります。適切なプロンプトエンジニアリングの深い理解は、AIエンジンが有益で正確な情報で応答することを確認するのに役立ちます。ただし、GLMには重要な課題が存在します。この技術は人間の理解を強化するために利用されなければならず、依存と脆弱な思考を生み出してはなりません。GLMはしばしば簡単には特定できない形で不正確な応答を提供する可能性があります。医学の中で頼りになる周辺脳となり得る可能性があるGLMですが、この周辺脳が誤っていないことを確認することは主要な課題となります。

ChatGPTの人気が高まるにつれて、より多くの学生がこのツールを利用するでしょう。それが善意または悪意のある意図であれ、学術的な不正行為への絶え間ない戦いを嘆く代わりに、教育者はこれらのAIツールを新しい教育手段として活用し、授業を改善し、学生の参加を増やすために利用すべきです。AIは単なる流行ではありません。AIを受け入れない者は不利になります。技術が変化し向上するにつれて、私たちは教え方や学び方を変え、向上させ続けなければなりません。
Miichisoft には、医療分野にプロンプトエンジニアリングの応用・人間とAIの相互作用改善する具体的な10つの推奨事項という記事があります。興味がある場合は、こちらのリンクをクリックして参照してください。

**参考リンク：**https://miichisoft.com/application-of-prompt-engineering-medical-field/