論文の概要: On the Effectiveness of Compact Biomedical Transformers
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03182v1
- Date: Wed, 7 Sep 2022 14:24:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-08 12:02:47.764530
- Title: On the Effectiveness of Compact Biomedical Transformers
- Title（参考訳）: 小型バイオメディカルトランスの有効性について
- Authors: Omid Rohanian, Mohammadmahdi Nouriborji, Samaneh Kouchaki, David A.
Clifton
- Abstract要約: バイオメディカルコーパスで事前訓練された言語モデルは、最近下流のバイオメディカルタスクにおいて有望な結果を示した。
既存のトレーニング済みモデルの多くは、埋め込みサイズ、隠れ次元、層数などの要因により、リソース集約的で計算的に重い。
本稿では,BioDistilBERT,BioTinyBERT,BioMobileBERT,DistilBioBERT,TinyBioBERT,CompactBioBERTの6つの軽量モデルを紹介する。
3つのバイオメディカルなタスクで全てのモデルを評価し、それらをBioBERT-v1.1と比較し、より大規模なモデルと同等に動作する効率的な軽量モデルを作成する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.432191400869002
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Language models pre-trained on biomedical corpora, such as BioBERT, have
recently shown promising results on downstream biomedical tasks. Many existing
pre-trained models, on the other hand, are resource-intensive and
computationally heavy owing to factors such as embedding size, hidden
dimension, and number of layers. The natural language processing (NLP)
community has developed numerous strategies to compress these models utilising
techniques such as pruning, quantisation, and knowledge distillation, resulting
in models that are considerably faster, smaller, and subsequently easier to use
in practice. By the same token, in this paper we introduce six lightweight
models, namely, BioDistilBERT, BioTinyBERT, BioMobileBERT, DistilBioBERT,
TinyBioBERT, and CompactBioBERT which are obtained either by knowledge
distillation from a biomedical teacher or continual learning on the Pubmed
dataset via the Masked Language Modelling (MLM) objective. We evaluate all of
our models on three biomedical tasks and compare them with BioBERT-v1.1 to
create efficient lightweight models that perform on par with their larger
counterparts. All the models will be publicly available on our Huggingface
profile at https://huggingface.co/nlpie and the codes used to run the
experiments will be available at
https://github.com/nlpie-research/Compact-Biomedical-Transformers.
- Abstract（参考訳）: BioBERTのようなバイオメディカルコーパスで事前訓練された言語モデルは、最近下流のバイオメディカルタスクにおいて有望な結果を示した。
一方、既存の事前学習モデルの多くは、埋め込みサイズ、隠れ次元、層数などの要因により、資源集約的で計算的に重いものである。
自然言語処理(nlp)コミュニティは、刈り取り、量子化、知識蒸留といった技術を利用してこれらのモデルを圧縮する多くの戦略を開発しており、その結果、かなり速く、小さく、そしてその後、実際に使いやすくなった。
また,本論文では,バイオディスティルバート,BioTinyBERT,BioMobileBERT,DistilBioBERT,TinyBioBERT,CompactBioBERTの6つの軽量モデルを紹介する。
3つのバイオメディカルなタスクで全てのモデルを評価し、それらをBioBERT-v1.1と比較し、より大規模なモデルと同等の効率の良い軽量モデルを作成する。
実験に使用されたコードはhttps://github.com/nlpie-research/Compact-Biomedical-Transformersで公開されます。
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