論文の概要: BMRetriever: Tuning Large Language Models as Better Biomedical Text Retrievers

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.18443v2
• Date: Fri, 04 Oct 2024 03:25:34 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-07 15:07:48.811635
• Title: BMRetriever: Tuning Large Language Models as Better Biomedical Text Retrievers
• Title（参考訳）: BMRetriever: バイオメディカルテキストレトリバーとして大規模言語モデルをチューニング
• Authors: Ran Xu, Wenqi Shi, Yue Yu, Yuchen Zhuang, Yanqiao Zhu, May D. Wang, Joyce C. Ho, Chao Zhang, Carl Yang,
• Abstract要約: BMRetrieverは、バイオメディカル検索を強化するための一連の密集したレトリバーである。 BMRetrieverは強力なパラメータ効率を示し、410Mの派生型はベースラインを最大11.7倍まで上回っている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 48.21255861863282
• License:
• Abstract: Developing effective biomedical retrieval models is important for excelling at knowledge-intensive biomedical tasks but still challenging due to the deficiency of sufficient publicly annotated biomedical data and computational resources. We present BMRetriever, a series of dense retrievers for enhancing biomedical retrieval via unsupervised pre-training on large biomedical corpora, followed by instruction fine-tuning on a combination of labeled datasets and synthetic pairs. Experiments on 5 biomedical tasks across 11 datasets verify BMRetriever's efficacy on various biomedical applications. BMRetriever also exhibits strong parameter efficiency, with the 410M variant outperforming baselines up to 11.7 times larger, and the 2B variant matching the performance of models with over 5B parameters. The training data and model checkpoints are released at \url{https://huggingface.co/BMRetriever} to ensure transparency, reproducibility, and application to new domains.
• Abstract（参考訳）: 効果的なバイオメディカル検索モデルの開発は、知識集約型バイオメディカルタスクにおいて優れているが、十分な注釈付きバイオメディカルデータや計算資源が不足しているため、依然として困難である。 本稿では,大規模バイオメディカルコーパスの教師なし事前学習とラベル付きデータセットと合成ペアの組み合わせによる教示微調整により,バイオメディカル検索の強化を図ったBMRetrieverについて紹介する。 11のデータセットにわたる5つのバイオメディカルタスクの実験は、BMRetrieverの様々なバイオメディカル応用に対する有効性を検証する。 BMRetrieverは強力なパラメータ効率を示し、410Mの派生型はベースラインを最大11.7倍に上回り、2Bの派生型は5B以上のパラメータを持つモデルの性能と一致する。 トレーニングデータとモデルチェックポイントは \url{https://huggingface.co/BMRetriever} でリリースされ、透明性、再現性、新しいドメインへの応用を保証する。

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