論文の概要: Time Matters: Examine Temporal Effects on Biomedical Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.17638v1
• Date: Wed, 24 Jul 2024 21:06:40 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-26 15:57:05.124576
• Title: Time Matters: Examine Temporal Effects on Biomedical Language Models
• Title（参考訳）: 時間的問題:バイオメディカル言語モデルにおける時間的効果の検討
• Authors: Weisi Liu, Zhe He, Xiaolei Huang,
• Abstract要約: 本研究は,3つのバイオメディカルタスクにおける言語モデルの性能とデータシフトの関係を統計的に検証することによって,ギャップを埋めるものである。 生物医学的言語モデルにおける時間的影響を定量的に評価するための多様な指標、データドリフト計測のための距離法、統計的手法を配置する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.663835193579252
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Time roots in applying language models for biomedical applications: models are trained on historical data and will be deployed for new or future data, which may vary from training data. While increasing biomedical tasks have employed state-of-the-art language models, there are very few studies have examined temporal effects on biomedical models when data usually shifts across development and deployment. This study fills the gap by statistically probing relations between language model performance and data shifts across three biomedical tasks. We deploy diverse metrics to evaluate model performance, distance methods to measure data drifts, and statistical methods to quantify temporal effects on biomedical language models. Our study shows that time matters for deploying biomedical language models, while the degree of performance degradation varies by biomedical tasks and statistical quantification approaches. We believe this study can establish a solid benchmark to evaluate and assess temporal effects on deploying biomedical language models.
• Abstract（参考訳）: バイオメディカル・アプリケーションに言語モデルを適用する際の時間根: モデルは過去のデータに基づいてトレーニングされ、新しいデータや将来のデータのためにデプロイされる。 バイオメディカル・タスクの増加には最先端の言語モデルが採用されているが、通常、データが開発や展開にまたがる場合のバイオメディカル・モデルに対する時間的影響を調査する研究はほとんどない。 本研究は,3つのバイオメディカルタスクにおける言語モデルの性能とデータシフトの関係を統計的に検証することによって,ギャップを埋めるものである。 生物医学的言語モデルにおける時間的影響を定量的に評価するための多様な指標、データドリフト計測のための距離法、統計的手法を配置する。 本研究は,バイオメディカル言語モデルの展開に要する時間を,バイオメディカルタスクや統計量化手法によって性能劣化の程度が異なることを示す。 本研究は,バイオメディカル言語モデルの展開における時間的効果を評価・評価するための確固たるベンチマークを確立できると考えている。

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