言語処理学会 第30回年次大会 発表論文集（2024年3月）

JMedLoRA：Instruction-tuning による日本語大規模モデルの医療ドメイン適用
助田一晟 1 鈴木雅弘 2 坂地泰紀 3 小寺聡 1
1 東京大学医学部附属病院 2 東京大学大学院工学系研究科
3 北海道大学 大学院情報科学研究院{sukeda-issei006, msuzuki}@g.ecc.u-tokyo.ac.jp sakaji@ist.hokudai.ac.jp
koderasatoshi@gmail.com
実用化を目指すにあたり重要なトピックである．確
かに汎用モデルは 0-shot 推論と呼ばれる未知のタス
大規模言語モデル（LLM）の波及効果が続く中， クへの遂行力に長けるが，ファインチューニングさ
その医療ドメイン適応は重要な研究課題となってれた特化型モデルがそれらに特定のドメインやタスいる．近年 LLM の調整には Instruction-tuning が多クに限ればより高いパフォーマンスを発揮できる用されるが，ドメイン適応におけるその具体的な効余地は十分にある．言語の問題はその一例である．
能は明らかにされていない．本研究では，日本語で英語圏では医療分野に特化した LLM が複数登場しの LoRA ベースの Instruction-tuning を実施し，そのている [1, 2, 3] 一方，日本語モデルに目を向けると性能を医療質問応答タスクを通じて多面的に評価 （筆者の知る限り）BERT をベースとした医療言語モした．本実験により，英語の LLM を出発点としたデルを構築した杉本ら [4] のみであり，日本語医療
Instruction-tuning によってドメイン固有の知識を一
LLM の開発は不十分である．
部 LLM に組み込むことができ，大きなモデルほど加えて，データ侵害や機密患者情報の誤用などの効果が顕著であることが示唆された．この取り組み
潜在的なリスクがあり，医療現場における ChatGPT
は，医療機関が外部サービスに頼らずに LLM 構築の利用はプライバシーやセキュリティの観点からする先駆的な試みとして位置付けられる．
現状困難が多い．したがって，医学の知識を組み込んだ LLM を現場利用するためには，他の LLM を
1 はじめに用いたドメイン適応を検討する必要がある．近年，
ChatGPT をはじめとする大規模言語モデル（LLM） 限られたパラメータのみをファインチューニング
の研究と開発は，医療およびヘルスケアの分野におの対象とする Low Rank Adaptation（LoRA）[5] およいて変革をもたらす可能性を秘めている．これらのびその量子化バージョン（QLoRA）[6] を含むいく
モデルが医療領域に適応された場合，疾患の診断， つかのパラメータ効率の良いファインチューニン
治療計画，患者ケアなど，多くの重要な業務で医療グ手法が提案されている．これらの手法を用いた専門家を支援できる．特に，LLM は広範な言語理
Instruction-tuning [7] は，対話能力の獲得において一解能力を有しているため，最新の情報を提供し，エ定の成功を示している [8]．ただし，LoRA ベース
ビデンスに基づく治療オプションを提案し，さらにの Instruction-tuning の効果と限界は，ドメイン適応
は高い精度で疾患の結果を予測できるようになる可においてはまだ明確にされていない．この点につい能性がある．
ては例えば Superﬁcial Alignment Hypotheses が提唱さ
1）
ChatGPT はその驚くべき文章生成性能によって，れ，ファインチューニングが知識の獲得に重要なテキストや言語を通じた人間と機械のやり取りのあ
寄与をしないと主張されている [9] が，依然議論中
り方そのものを大きく変革したと言える．しかしなの課題である．そこで本研究では，LoRA ベースのがら，そのような LLM の研究開発の本流は汎用目
Instruction-tuning を実施し，ドメイン固有の知識を的であり，依然ドメイン適用という技術は LLM の獲得するのに効果的であるかを調査することを目標
とする．

概要

1） https://chat.openai.com/― 2548 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

本研究の主要な問いはにモデル量子化を取り入れた手法は QLoRA [6] とし

1. LoRA ベースのファインチューニングによってて提供されており，これを用いることで計算リソー

どのようにして，そしてどれだけの程度で，ドスが限られている中であっても 700 億パラメータのメイン知識を LLM に組み込むことができるか．

ように大規模なモデルを調整することが可能であ2. モデルサイズの大きな英語中心の LLM は，小る．本研究では，LoRA を OpenCALM-7B に適用し，さな日本語中心の LLM よりも優れているか．

QLoRA を Llama2-70B に適用した上で，その性能比較を実施する．

3. ファインチューニングの量は重要か．
の三つであり，これらを明らかにすることを目指し
本研究では独自の日本語医療データセットを用いて異なる LLM を比較する．各モデルの性能は医療質問応答タスクによって評価する．

（各 80GB VRAM）で実施された．

本実験では 2 種類の LLM をベースモデルとし，
日本語医療データセットでチューニングを実施
する．学習後のモデルは https://huggingface.co/
AIgroup-CVM-utokyohospital で公開されている．

2.1

各ファインチューニング手法を各ベースモデルに適用し，生成された応答の正確性と医学的な正確さを検証した．すべての実験は，NVIDIA A100 4GPU

手法

2

実験

3

ベースモデルの選択

3.1

学習

Instruction-tuning を実施するために，ChatGPT（gpt3.5-turbo）を利用し，77422 件の instruction 形式の医療質問応答データセットを構築した．ChatGPT へ入力する医療情報のソースとして，日本循環器学会の本研究は日本語 LLM の構築を目的としているため，最も性能の良い日本語 LLM として OpenCALM7B2）を利用する3）．OpenCALM-7B はサイバーエー
ジェント社により公開された約 65 億パラメタを持つオープンソースモデルである．

ガイドラインおよび日本内科学会雑誌（JJSIM）の記事を利用した．Instruction データ生成には以下のプロンプトを利用した．

Instruction データ生成プロンプト###指示：あなたは質問文と回答文を色々作成す

次に，OpenCALM-7B に少量の医療テキストデー

る機械です．以下の入力を事前知識として理解

タ（学習に 2420 件，評価に 50 件）を用いて事前学して，質問 (instruction) と回答 (output) のペアを習を追加したモデル MedCALM を用意した．
最後に強力な英語のベースモデルとして Llama2-持つデータを作成してください．{‘instruction’:70B-chat-hf [10]4）を利用した．このモデルは約 700

タを作成し，改行は含めないでください．以上

億パラメタを持つ Meta 社が開発した英語 LLM であを 15 回繰り返し，1 行に 1 つのデータを記載しる．以後 Llama2-70B と略記する．

てください．

2.2



質問内容, ‘output’: 回答内容 } という形式でデー###入力：{input text}

Instruction-tuning について

Instruction-tuning [7] は，ファインチューニング時###回答：


に明示的な指示をプロンプトテキストとして入力す

LoRA/QLoRA チューニング時のプロンプトにはることにより，モデルの挙動と出力を微調整またはAlpaca プロンプト [12] を利用し，ステップ数は全体最適化する手法を指す．近年，LLM 向けに複数の的な計算時間がおおよそ揃うように設定した．そのファインチューニングの実装が提供されている．中他 LoRA/QLoRA のハイパーパラメタ設定は表 1 にでも Low Rank Adaptation（LoRA）[5] はパラメータ従った．なお，input length，target max length，batch

効率の良いファインチューニング手法の一つであsize はそれぞれ 512，512，8 に設定し，その他のパり，PEFT ライブラリ [11] で提供されている．LoRA

ラメタはライブラリのデフォルトに従った．

2） https://huggingface.co/cyberagent/open-calm-7b3） 実験実施時点．
4） https://huggingface.co/meta-Llama/
Llama-2-70b-chat-hf― 2549 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

表 1 LoRA/QLoRA のハイパーパラメタ設定一覧
OpenCALM-7B

Llama2-70B

ﬁne-tuning method

LoRA

QLoRA

learning rate

5e-5

2e-4

input length

512

512

target max length

512

512

LoRA ステップ数

batch size

8

8

ﬁne-tuning steps

3k, 10k

0.9k, 3k

ゲシュタルト (0s) 0.033 0.141 0.120 0.032 0.116 0.085
精度 (0s)0.170 0.166 0.193 0.185 0.240 0.183

𝑟 of (Q)LoRA

864

𝛼 of (Q)LoRA

32

16

dropout rate of (Q)LoRA
target parameter3.2

表 2 日本語医療質問応答タスクにおける性能比較．0sと 1s はそれぞれ 0-shot 推論と 1-shot 推論を意味する．太字は各評価指標で最もスコアが高い部分を強調する．

base model

OpenCALM-7B

完全一致 (0s)

0

0

3k

MedCALM10k

00.014 0.013

3k

0

10k

0.019 0.014

ゲシュタルト (1s) 0.053 0.087 0.078 0.028 0.002 0.035
精度 (1s)0.05
0.1
query key value all linear layers

医療質問応答タスクによるモデル出力
評価

0.177 0.148 0.174 0.164 0.150 0.165

完全一致 (1s)

0

0.059

0

0.001

0

0

訓練時間 (h)

-

24.0

37.0

-

23.7

58.4

Llama2-70B
QLoRA ステップ数

0

0.9k

3k

ゲシュタルト (0s)0.071 0.276 0.287

次に，Alpaca プロンプト [12]（OpenCALM-7B と精度 (0s)0.170 0.251 0.244

MedCALM 用には和訳済のもの）を用いて LLM の完全一致 (0s)0.001 0.180 0.169

ゲシュタルト (1s)0.247 0.331 0.314

価を行った．ただし，{instruction} には評価データ

精度 (1s)0.200 0.258 0.225

完全一致 (1s)0.097 0.200 0.173の質問文を，{input} には選択肢を入力した．1 shot

訓練時間 (h)

文章生成を行うことで，質問応答タスクによる評

-

12.7

42.4

推論時には入力と応答の例を 1 つプロンプトに含めた．実装には transformers ライブラリ [13] を用い，文字列マッチングアルゴリズムによって計算され生成時のハイパーパラメタは temperature=0.1，top p

る． 「精度」は，モデルの応答に（ゲシュタルト距= 0.9，repetition penalty = 1.05 と設定した．

OpenCALM-7B 用プロンプト

離の意味で）最も近い選択肢をモデルの最終回答と

以下は，タスクを説明する指示と，文脈のある

みなし，正解率を計算した値である．最後に，「完全一致」は，正答を含む応答の割合と定義する．こ入力の組み合わせです．要求を適切に満たす応れは複数選択肢を選ばせる問題や，モデルが余分な答を書きなさい．
### 指示:出力を付与してしまった場合も正解と認めるもので{instruction}

り，値が大きいほどモデルのパフォーマンスが良いある．これら３種類の評価指標は 0 から 1 の値を取ことを指す．

### 入力:本実験の結果は表 2 に示されている．各行の最も{input}

高いスコアが太字で強調されている．

### 応答:

評価データとしては，医療領域における質問応
答パフォーマンスを評価するために，IgakuQA デー
タセット [14] と JJSIMQA の 2 つの医学 Q&A デー
タセットを利用した．IgakuQA は 2018 年から 2022
年まで 5 年分の日本医師国家試験データセットで

4

考察

4.1

Instruction-tuning による効果の定量的評価

ある．JJSIMQA は，我々が本研究で JJSIM の巻末か

表 2 より，特に Llama2-70B では著しいスコアの向上が見られ，LoRA による顕著な改善が示唆された．

ら収集した 5 択問題からなるデータセットである

これは，日本語で事前学習されたモデルを出発点と（サンプル例は Appendix A を参照）．各モデルの出するよりも，英語で事前学習された強力なモデルを

力応答を多面的に評価するため，3 つの評価指標を

ベースモデルとして使用する方が日本語タスクの文考案・利用した．まず，「ゲシュタルトスコア」は，脈においてもより有望であることを示唆している．

応答と正答との間のゲシュタルト距離の平均値でまた，Instruction-tuning においてステップ数の設ある．ゲシュタルト距離は最長共通部分列に基づく

定は議論の的であるが，我々の結果からは 1000 ス― 2550 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

テップ（約 1 エポック）前後の Instruction-tuning がパフォーマンスを向上させる一方で，ステップ数を4.4増やすと性能が悪化することが観察された．

本研究の制約と今後の課題

LLM の訓練やチューニング技術がまだ開発途上

さらに，MedCALM の性能悪化により，追加の事段階であることは言うまでもないが，医療 LLM の前学習がパフォーマンス向上に寄与しなかったこ

トレーニング特有の制約が複数存在する．第一に，とが確認された．以上から，追加の事前学習を行わ

データ量とデータ品質の不足が課題である．本研究ずに LoRA ベースの Instruction-tuning を約 1 エポッ

では，追加の事前学習においてタスクに密接に関連ク実施することが，限られたトレーニングデータでする医療文書のみを使用した．しかし，より広範な

LLM 構築を行う場合には実用的で有望なアプロー

医療ドメインの文書を取り込む，あるいは一般的なチであると結論づけられる．

コーパスから抽出および拡張することで，追加の事

4.2

前学習の効果が新たに発揮される可能性は否定で

1-shot 推論能力の喪失

きない．追加の事前学習に必要なデータ量を特定

表 2 の OpenCALM-7B と，そ れ が 元 と な っ た

し，下流タスクのパフォーマンス向上を達成する

MedCALM の結果を比較する．元々の OpenCALM7B（すなわち 0step）のスコアは 1-shot 推論によりことは，今後の課題である．また，Instruction-tuningの過程においてもデータ収集が同様に課題となる．

0-shot 推論時と比較して向上しているが，その他の医療テキストデータセットを instruction 形式で用意

モデルでは 1-shot 推論時の方がスコアが低下していすることはコストが高い作業である．本研究ではることが確認される．この結果は LoRA チューニン

ChatGPT による自動生成を利用したが，より大きな

グおよび追加の事前学習によって，元々有していた

データセットを用意する場合，このアプローチは経1-shot 推論の能力が失われてしまったことを示唆し済的負担が大きくなる可能性がある．一方で，実際ている．対照的に，Llama2-70B では QLoRA チューの医師が手作業で大量のデータ作成を行うことも業

ニング後のモデルにおいても 1-shot 推論はスコア

務負担を圧迫するため難しい．
さらに，データの十分なクレンジングは LLM の向上に寄与しており，1-shot 推論能力が失われてい学習において常に課題となる点であり，本研究での

ない．

4.3

クレンジングも不十分であった可能性がある．

LLM の評価指標について

加えて，近年新しい LLM の開発およびリリース

LLM の評価指標は近年積極的に議論されているが，依然確立された「最善の評価方法」は存在しては数が多く，本研究で使用された OpenCALM よりも優れた性能を発揮するとされる日本語の LLM が
既にリリースされている（Rakuda benchmark6）等をいない．既存のスコア指標（例えば JGLUE [15]）やリーダーボード（例えば Nejumi LLM leaderboard 5））参照）．これらをベースモデルとして使用すると異は生成されたテキストの流暢さを評価できるが，特なる結果が得られる可能性がある．

定のドメイン知識の正確性を十分に評価することができない．本研究では医療ドメイン知識の正確性

結論5を評価するべく質問応答タスクの出力に対し 3.2 節

本研究では，Instruction-tuning の効果と限界につで述べたように 3 種類の評価指標を考案，利用した

いて日本語の医療質問応答を通じて調査した．適切が，これらにも欠点が存在する．第一に，LLM を評

なステップ数の LoRA ベースの Instruction-tuning は価するために複数選択問題を使用することが妥当で性能向上に寄与し，より大きなモデルに対し顕著なあるかは論争の的となっており，今後も検討を 要す

効果を示した．また，限られた学習データセットにる [16, 17]．また，「完全一致」は，意味は正確であよる事前学習の追加は性能の低下，特に 1-shot 性能

るがテキストが厳密に一致しない応答を正解とみの喪失をもたらすことが観察された．本研究の結果なすことができない．一方，「ゲシュタルトスコア」

から，パラメタ数が大きく高性能な英語の事前学習は非対称であり，複数の選択肢を生成出力する際に済みモデルをベースとし Instruction-tuning を適用することが言語・領域の両方の観点からドメイン特化

妥当な評価が難しい．以上を踏まえ，より優れた評
価指標の検討が必要である．
5） http://wandb.me/nejumi

LLM の構築に有望なアプローチであるといえる．
6） https://yuzuai.jp/benchmark― 2551 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

謝辞
本研究は JSPS 科研費 JP23hk0102078h0003z の助成を受けたものである．また，校正や翻訳の一部に
ChatGPT を利用した．

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― 2552 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).

LLM の評価に用いた医療質問応答データA
IgakuQA の問題例

”problem id”: ”116A1”,”problem text”: ”睡眠時無呼吸症候群による高血圧について，正しくないのはどれか．”,”choices”: {”a”:”夜間高血圧となることが多い．”, ”b”:”肥満患者では減量を推奨する．”, ”c”:”α遮断薬が第一選択薬である．”, ”d”:”家庭血圧では早朝に高血圧となることが多い．”, ”e”:”持続的気道陽圧法〈CPAP〉で降圧が期待される．”},”text only”: true,”answer”: [”c”],
JJSIMQA の問題例



”problem text”: ”近年の日本の B 型肝炎について誤っているものはどれか.1 つ選べ.”,”choices”:{”a”:”HBs 抗原陽性率は，母子感染防止事業開始により著減した.”,”b”:”HBV(hepatitis B virus) ゲノタイプ Ae
型は成人の水平感染でキャリア化することがある.”,”c”:”本邦では，2016 年 10 月から HBV ワクチン定期接種が始まった.”,”d”:”HBV ゲノタイプ C は東北地方，宮古八重山地方に多い.”,”e”:HBV の小児期での水平感染は，父子感染や集団生活が一因と考えられる.”},”text only”: true,”answer”: [”d”],



各モデルの応答例

B

本実験で作成した各モデルに対し，病気に対する処置を質問した際の応答例が表 3 である．用いたプロンプトは以下である．Llama2-70B は英語で事前学習されたモデルであるため，QLoRA チューニングを施していないオリジナルのモデ
ルでは出力が英語となった．


病気に対する処置を質問するプロンプト

### 指示: 以下の病気を持つ患者に対して行う処置を詳細に教えてください．
### 入力: 深部静脈血栓症### 回答:
表 3 病気に対する処置を質問するプロンプトに対する各モデルの応答例

モデル名

LoRA/QLoRA

応答・ベッドサイドで看護婦は，患者がベッドから起き上がるのを助けるために，足を動かすように促した．患者は，足を曲げたり伸ばしたりする動作を行った．しかし，脚の関節を動かすことは

OpenCALM-7B

none

できず，自力で立ち上がることができないため，介助が必要であった．看護婦は，ベッドサイドの椅子に座っている患者のそばに行き，肩を支え，腕を持ち上げ，肘を伸ばして手をついた．そして，ゆっくりと手を離した．看護婦は，再び椅子に座った．看護婦は，次の患者を呼んだ．

OpenCALM-7B

10k steps of LoRA

Llama2-70B

none

Llama2-70B

900 steps of QLoRA

Llama2-70B

3000 steps of QLoRA

詳しい治療法については情報が提供されていない．
In some cases, a procedure called thrombol
深部静脈血栓症の治療には，血栓溶解薬や抗凝固薬などが使用されます．
深部静脈血栓症の治療には，血栓を溶かす薬物療法や血栓を取り除く手術などがあります．

― 2553 ―This work is licensed by the author(s) under CC BY 4.0(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/).