## 要約：
医療や看護における実用性を向上させるために、直接的な好意優先最適化（DPO）に基づく調整フレームワークが開発され、事実の正確さ、セマンティクスの整合性、そして共感や丁寧さなどの人間中心な特性が改善された。
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## 翻訳：
汎用的大規模言語モデル（LLM）は生成能力和推理能力を示しており、しかし医療やケア分野での応用において事実の信頼性の欠如と共感的なコミュニケーションの不足により制限されています。これらの欠点は、特に非専門家や看護師が医療関連のガイダンスや感情的な慰めを求めているような敏感な文脈において大きなリスクとなります。これらを対策するために、支持的でアクセスしやすいコミュニケーションスタイルを反映する優れた応答と、指示的または過度に専門的なトーンを反映する拒否された応答を使用してドメイン適応されたLLMを微調整する直接の好意優先最適化（DPO）に基づく調整フレームワークが導入されました。これは伝統的な強化学習ベースの調整よりも、モデル出力と人間の好みの整合性をより効率的に合わせることができます。複数のオープンソースおよび専有LLMでの実証評価は、私たちのDPO調整されたモデルが基本モデルやグーグル医療会話システムのような商用オプションよりも高いセマンティクスの整合性、改善された事実の正確さ、そして強い人間中心の評価スコアを達成していることを示しています。これらの改善は、ケア提供者と医療コミュニケーションにおける信頼性、共感性、および臨床的な見識を持つAIアシスタントを開発するためのスケーラブルで透明な道筋を提示します。
[📰 原文はこちら](https://arxiv.org/abs/2512.06097)
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※本記事はAI（Ollama）による自動翻訳・要約です。
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