本研究は、医療用大規模言語モデル（LLM）の精度とエネルギー消費のトレードオフを調査し、小規模な微調整されたLLMが大規模な汎用LLMよりも高効率で持続可能性が高いことを示した。

本研究は、医療分野におけるLLMの効率性と持続可能性を評価するため、胸部X線レポートの解析タスクを用いて実験を行ったものである。Meta社のLlama 2とLMSYS OrgのVicuna 1....