論文の概要: Domain-Specific Pretraining of Language Models: A Comparative Study in the Medical Field

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14076v1
• Date: Fri, 19 Jul 2024 07:12:43 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-22 18:33:40.762929
• Title: Domain-Specific Pretraining of Language Models: A Comparative Study in the Medical Field
• Title（参考訳）: 言語モデルのドメイン特化事前学習:医学領域における比較研究
• Authors: Tobias Kerner,
• Abstract要約: 本稿では、ドメイン固有および混合ドメイン事前学習を、特定の言語モデルに対する一般的な事前学習よりも効率的な方法として論じる。 専門的な言語モデルのベンチマーク結果を汎用言語モデルと比較し、特に医療領域におけるドメイン固有の事前訓練に関する作業について考察する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: There are many cases where LLMs are used for specific tasks in a single domain. These usually require less general, but more domain-specific knowledge. Highly capable, general-purpose state-of-the-art language models like GPT-4 or Claude-3-opus can often be used for such tasks, but they are very large and cannot be run locally, even if they were not proprietary. This can be a problem when working with sensitive data. This paper focuses on domain-specific and mixed-domain pretraining as potentially more efficient methods than general pretraining for specialized language models. We will take a look at work related to domain-specific pretraining, specifically in the medical area, and compare benchmark results of specialized language models to general-purpose language models.
• Abstract（参考訳）: LLMが単一のドメインで特定のタスクに使用されるケースは多い。 これらは通常、より一般的ではなく、よりドメイン固有の知識を必要とする。 高機能で汎用的なGPT-4やClaude-3-opusのような言語モデルは、そのようなタスクによく使用されるが、非常に大きく、プロプライエタリでない場合でもローカルでは実行できない。 センシティブなデータを扱う場合、これは問題になる可能性がある。 本稿では、ドメイン固有および混合ドメイン事前学習を、特定の言語モデルに対する一般的な事前学習よりも効率的な方法として論じる。 専門的な言語モデルのベンチマーク結果を汎用言語モデルと比較し、特に医療領域におけるドメイン固有の事前訓練に関する作業について考察する。

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