論文の概要: How Important is Domain Specificity in Language Models and Instruction
Finetuning for Biomedical Relation Extraction?
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.13470v1
- Date: Wed, 21 Feb 2024 01:57:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-22 17:18:35.691423
- Title: How Important is Domain Specificity in Language Models and Instruction
Finetuning for Biomedical Relation Extraction?
- Title（参考訳）: 生物医学的関係抽出のための言語モデルにおけるドメイン特化度と指導ファインタニングの重要性
- Authors: Aviv Brokman and Ramakanth Kavuluru
- Abstract要約: 一般ドメインモデルは典型的にはバイオメディカルドメインモデルよりも優れていた。
バイオメディカル・インストラクション・ファインタニングは、パフォーマンスを一般的なインストラクション・ファインタニングと同等に改善した。
本研究は,一般のLMの大規模バイオメディカル・インスツルメンテーションに焦点を合わせることで,より有益である可能性が示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.7555695340815782
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Cutting edge techniques developed in the general NLP domain are often
subsequently applied to the high-value, data-rich biomedical domain. The past
few years have seen generative language models (LMs), instruction finetuning,
and few-shot learning become foci of NLP research. As such, generative LMs
pretrained on biomedical corpora have proliferated and biomedical instruction
finetuning has been attempted as well, all with the hope that domain
specificity improves performance on downstream tasks. Given the nontrivial
effort in training such models, we investigate what, if any, benefits they have
in the key biomedical NLP task of relation extraction. Specifically, we address
two questions: (1) Do LMs trained on biomedical corpora outperform those
trained on general domain corpora? (2) Do models instruction finetuned on
biomedical datasets outperform those finetuned on assorted datasets or those
simply pretrained? We tackle these questions using existing LMs, testing across
four datasets. In a surprising result, general-domain models typically
outperformed biomedical-domain models. However, biomedical instruction
finetuning improved performance to a similar degree as general instruction
finetuning, despite having orders of magnitude fewer instructions. Our findings
suggest it may be more fruitful to focus research effort on larger-scale
biomedical instruction finetuning of general LMs over building domain-specific
biomedical LMs
- Abstract（参考訳）: 一般的なNLPドメインで開発された切削エッジ技術は、高価値でデータ豊富なバイオメディカルドメインに適用されることが多い。
過去数年間、生成言語モデル(LM)、命令の微調整、少数ショット学習がNLP研究の原動力となっている。
このように、生物医学的コーパスで事前訓練された生成的LMも増加し、下流タスクにおけるドメイン特異性の向上を期待して、生物医学的指導微調整も試みられている。
このようなモデルのトレーニングにおける非自明な努力を考えると、関係抽出の鍵となる生物医学的nlpタスクにおいて、どのような利点があるか調査する。
バイオメディカルコーパスでトレーニングされたlsmは、一般ドメインコーパスでトレーニングされたものよりも優れていますか?
2)バイオメディカルデータセットで微調整されたモデルが、データセットで微調整されたモデルや、単に事前訓練されたモデルよりも優れていますか。
既存のLMを使って4つのデータセットでテストする。
驚くべき結果として、一般ドメインモデルは典型的にはバイオメディカルドメインモデルよりも優れていた。
しかし、生物医学的な命令の微調整は、命令が桁違いに少ないにもかかわらず、一般的な命令の微調整と同様の程度に性能が向上した。
我々の研究成果は、ドメイン固有のバイオメディカル LM 構築よりも、一般 LM の大規模 バイオメディカル インストラクション 微調整に焦点を合わせることがより有益であることを示している。
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