論文の概要: Exploring the Effectiveness of Instruction Tuning in Biomedical Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.00579v1
• Date: Sun, 31 Dec 2023 20:02:10 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-01-03 16:43:24.724261
• Title: Exploring the Effectiveness of Instruction Tuning in Biomedical Language Processing
• Title（参考訳）: バイオメディカル言語処理におけるインストラクションチューニングの効果を探る
• Authors: Omid Rohanian, Mohammadmahdi Nouriborji, David A. Clifton
• Abstract要約: 本研究では,バイオメディカル言語処理における指導指導の可能性について検討する。 約20,000ドルのインストラクション中心のサンプルからなるデータセットで訓練された包括的,命令ベースのモデルを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 19.41164870575055
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large Language Models (LLMs), particularly those similar to ChatGPT, have significantly influenced the field of Natural Language Processing (NLP). While these models excel in general language tasks, their performance in domain-specific downstream tasks such as biomedical and clinical Named Entity Recognition (NER), Relation Extraction (RE), and Medical Natural Language Inference (NLI) is still evolving. In this context, our study investigates the potential of instruction tuning for biomedical language processing, applying this technique to two general LLMs of substantial scale. We present a comprehensive, instruction-based model trained on a dataset that consists of approximately $200,000$ instruction-focused samples. This dataset represents a carefully curated compilation of existing data, meticulously adapted and reformatted to align with the specific requirements of our instruction-based tasks. This initiative represents an important step in utilising such models to achieve results on par with specialised encoder-only models like BioBERT and BioClinicalBERT for various classical biomedical NLP tasks. Our work includes an analysis of the dataset's composition and its impact on model performance, providing insights into the intricacies of instruction tuning. By sharing our codes, models, and the distinctively assembled instruction-based dataset, we seek to encourage ongoing research and development in this area.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)、特にChatGPTに類似するものは、自然言語処理(NLP)の分野に大きな影響を与えている。 これらのモデルは一般的な言語タスクで優れているが、生物医学的および臨床的な名前付きエンティティ認識(ner)、関係抽出(re)、医学的自然言語推論(nli)といったドメイン固有の下流タスクのパフォーマンスはまだ進化を続けている。 本研究は,バイオメディカル言語処理における指導指導の可能性について検討し,本手法を大規模2つのLLMに適用した。 約200,000ドルの命令中心のサンプルからなるデータセット上でトレーニングされた包括的命令ベースモデルを提案する。 このデータセットは、命令ベースのタスクの特定の要求に合わせて慎重に適応し、修正された既存のデータの注意深くコンパイルされたコンパイルを表します。 このイニシアチブは、biobertやbioclinicalbertのような特殊なエンコーダのみのモデルと同等の結果を様々な古典的生物医学的nlpタスクに利用するための重要なステップである。 我々の研究は、データセットの構成とモデルパフォーマンスへの影響を分析し、命令チューニングの複雑さに関する洞察を提供する。 コード、モデル、および独自に構築された命令ベースのデータセットを共有することで、この分野の継続的な研究と開発を促進することを目指している。

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