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

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LowRankAdaptation（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SuperﬁcialAlignmentHypothesesが提唱さChatGPT1）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．1）https://chat.openai.com/―2548―.本研究の主要な問いは1.LoRAベースのファインチューニングによってどのようにして，そしてどれだけの程度で，ドメイン知識をLLMに組み込むことができるか．