Ophthalmological Question Answering and Reasoning Using OpenAI o1 vs Other Large Language Models
Notice bibliographique
Résumé
Importance: OpenAI's recent large language model (LLM) o1 has dedicated reasoning capabilities, but it remains untested in specialized medical fields like ophthalmology. Evaluating o1 in ophthalmology is crucial to determine whether its general reasoning can meet specialized needs or if domain-specific LLMs are warranted. Objective: To assess the performance and reasoning ability of OpenAI's o1 compared with other LLMs on ophthalmological questions. Design, Setting, and Participants: In September through October 2024, the LLMs o1, GPT-4o (OpenAI), GPT-4 (OpenAI), GPT-3.5 (OpenAI), Llama 3-8B (Meta), and Gemini 1.5 Pro (Google) were evaluated on 6990 standardized ophthalmology questions from the Medical Multiple-Choice Question Answering (MedMCQA) dataset. The study did not analyze human participants. Main Outcomes and Measures: Models were evaluated on performance (accuracy and macro F1 score) and reasoning abilities (text-generation metrics: Recall-Oriented Understudy for Gisting Evaluation [ROUGE-L], BERTScore, BARTScore, AlignScore, and Metric for Evaluation of Translation With Explicit Ordering [METEOR]). Mean scores are reported for o1, while mean differences (Δ) from o1's scores are reported for other models. Expert qualitative evaluation of o1 and GPT-4o responses assessed usefulness, organization, and comprehensibility using 5-point Likert scales. Results: The LLM o1 achieved the highest accuracy (mean, 0.877; 95% CI, 0.870 to 0.885) and macro F1 score (mean, 0.877; 95% CI, 0.869 to 0.884) (P < .001). In BERTScore, GPT-4o (Δ = 0.012; 95% CI, 0.012 to 0.013) and GPT-4 (Δ = 0.014; 95% CI, 0.014 to 0.015) outperformed o1 (P < .001). Similarly, in AlignScore, GPT-4o (Δ = 0.019; 95% CI, 0.016 to 0.021) and GPT-4 (Δ = 0.024; 95% CI, 0.021 to 0.026) again performed better (P < .001). In ROUGE-L, GPT-4o (Δ = 0.018; 95% CI, 0.017 to 0.019), GPT-4 (Δ = 0.026; 95% CI, 0.025 to 0.027), and GPT-3.5 (Δ = 0.008; 95% CI, 0.007 to 0.009) all outperformed o1 (P < .001). Conversely, o1 led in BARTScore (mean, -4.787; 95% CI, -4.813 to -4.762; P < .001) and METEOR (mean, 0.221; 95% CI, 0.218 to 0.223; P < .001 except GPT-4o). Also, o1 outperformed GPT-4o in usefulness (o1: mean, 4.81; 95% CI, 4.73 to 4.89; GPT-4o: mean, 4.53; 95% CI, 4.40 to 4.65; P < .001) and organization (o1: mean, 4.83; 95% CI, 4.75 to 4.90; GPT-4o: mean, 4.63; 95% CI, 4.51 to 4.74; P = .003). Conclusions and Relevance: This study found that o1 excelled in accuracy but showed inconsistencies in text-generation metrics, trailing GPT-4o and GPT-4; expert reviews found o1's responses to be more clinically useful and better organized than GPT-4o. While o1 demonstrated promise, its performance in addressing ophthalmology-specific challenges is not fully optimal, underscoring the potential need for domain-specialized LLMs and targeted evaluations.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».