論文の概要: Clinical ModernBERT: An efficient and long context encoder for biomedical text

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2504.03964v1
• Date: Fri, 04 Apr 2025 22:14:12 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-08 14:15:38.153044
• Title: Clinical ModernBERT: An efficient and long context encoder for biomedical text
• Title（参考訳）: ModernBERT : バイオメディカルテキストのための効率的で長期のコンテキストエンコーダ
• Authors: Simon A. Lee, Anthony Wu, Jeffrey N. Chiang,
• Abstract要約: 大規模バイオメディカル文献と医療ノートを事前学習したトランスフォーマーベースのエンコーダであるCitical ModernBERTを紹介する。 我々のモデルは、これらのイノベーションを、特にバイオメディカルおよび臨床領域に適応させます。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License:
• Abstract: We introduce Clinical ModernBERT, a transformer based encoder pretrained on large scale biomedical literature, clinical notes, and medical ontologies, incorporating PubMed abstracts, MIMIC IV clinical data, and medical codes with their textual descriptions. Building on ModernBERT the current state of the art natural language text encoder featuring architectural upgrades such as rotary positional embeddings (RoPE), Flash Attention, and extended context length up to 8,192 tokens our model adapts these innovations specifically for biomedical and clinical domains. Clinical ModernBERT excels at producing semantically rich representations tailored for long context tasks. We validate this both by analyzing its pretrained weights and through empirical evaluation on a comprehensive suite of clinical NLP benchmarks.
• Abstract（参考訳）: 本報告では, バイオメディカル文献, 臨床ノート, 医用オントロジーを基礎として, PubMed抄録, MIMIC IV 臨床データ, 医用コードなどをテキストで記述したトランスフォーマーベースのエンコーダであるCLI (CLI) について紹介する。 ModernBERT上に構築されている現在最先端の自然言語テキストエンコーダは、ロータリな位置埋め込み(RoPE)、Flashの注意、最大8,192トークンまで拡張されたコンテキスト長といったアーキテクチャ上のアップグレードを特徴としている。 ModernBERTは、長いコンテキストタスクに適した意味的にリッチな表現を生成するのに優れています。 本研究は, 予めトレーニングした重量を解析し, 総合的なNLPベンチマークスイートの試験的評価を行うことにより, 本手法の有効性を検証した。

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