Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Impact of LoRA Adapters for LLMs on Clinical NLP Classification Under Data Limitations

論文の概要: The Impact of LoRA Adapters for LLMs on Clinical NLP Classification Under Data Limitations

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.19299v1
Date: Sat, 27 Jul 2024 16:48:03 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-30 18:51:52.371384
Title: The Impact of LoRA Adapters for LLMs on Clinical NLP Classification Under Data Limitations
Title（参考訳）: LLM用LoRAアダプタがデータ制限下のNLP分類に及ぼす影響
Authors: Thanh-Dung Le, Ti Ti Nguyen, Vu Nguyen Ha,
Abstract要約: 臨床自然言語処理(NLP)のための微調整大型言語モデル(LLM)は、ドメインギャップと限られたデータ可用性のために大きな課題を提起する。本研究では,ローランド適応(LoRA)に準ずる各種アダプタ技術の有効性について検討する。我々は2つのTransformerベースのモデルとともに、CamemBERT-bio、AliBERT、DrBERTなどのバイオメディカル事前訓練モデルを微調整した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.72457683445805
License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
Abstract: Fine-tuning Large Language Models (LLMs) for clinical Natural Language Processing (NLP) poses significant challenges due to the domain gap and limited data availability. This study investigates the effectiveness of various adapter techniques, equivalent to Low-Rank Adaptation (LoRA), for fine-tuning LLMs in a resource-constrained hospital environment. We experimented with four structures-Adapter, Lightweight, TinyAttention, and Gated Residual Network (GRN)-as final layers for clinical notes classification. We fine-tuned biomedical pre-trained models, including CamemBERT-bio, AliBERT, and DrBERT, alongside two Transformer-based models. Our extensive experimental results indicate that i) employing adapter structures does not yield significant improvements in fine-tuning biomedical pre-trained LLMs, and ii) simpler Transformer-based models, trained from scratch, perform better under resource constraints. Among the adapter structures, GRN demonstrated superior performance with accuracy, precision, recall, and an F1 score of 0.88. Moreover, the total training time for LLMs exceeded 1000 hours, compared to under 6 hours for simpler transformer-based models, highlighting that LLMs are more suitable for environments with extensive computational resources and larger datasets. Consequently, this study demonstrates that simpler Transformer-based models can be effectively trained from scratch, providing a viable solution for clinical NLP tasks in low-resource environments with limited data availability. By identifying the GRN as the most effective adapter structure, we offer a practical approach to enhance clinical note classification without requiring extensive computational resources.
Abstract（参考訳）: 臨床自然言語処理(NLP)のための微調整大型言語モデル(LLM)は、ドメインギャップと限られたデータ可用性のために大きな課題を提起する。本研究は,低ランク適応 (LoRA) に準ずる各種アダプタ技術の,資源制約型病院環境における微調整LDMへの応用について検討した。臨床ノート分類のための最終層として,4つの構造適応器,軽量,TinyAttention,Gated Residual Network(GRN)を実験した。我々は2つのTransformerベースのモデルとともに、CamemBERT-bio、AliBERT、DrBERTなどのバイオメディカル事前訓練モデルを微調整した。我々の広範な実験結果から、一微調整バイオメディカルプレトレーニングLDMにおいて、アダプタ構造を用いることで、大幅な改善が得られず、二よりシンプルなトランスフォーマーベースのモデルで、スクラッチから訓練し、リソース制約下でより良い性能を発揮すること。アダプタ構造のうち、GRNは精度、精度、リコール、F1スコア0.88で優れた性能を示した。さらに、LLMのトレーニング時間は1000時間を超え、より単純なトランスフォーマーベースのモデルでは6時間以下であった。その結果,より単純なTransformerベースのモデルをスクラッチから効果的に訓練できることが示され,低リソース環境におけるNLPタスクに対して,限られたデータ可用性で実現可能なソリューションが提供される。 GRNを最も効果的なアダプタ構造として同定することにより、広範な計算資源を必要とせず、臨床ノート分類を強化するための実践的なアプローチを提供する。

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