論文の概要: BioClinical ModernBERT: A State-of-the-Art Long-Context Encoder for Biomedical and Clinical NLP

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.10896v1
• Date: Thu, 12 Jun 2025 17:01:11 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-13 15:37:22.855533
• Title: BioClinical ModernBERT: A State-of-the-Art Long-Context Encoder for Biomedical and Clinical NLP
• Title（参考訳）: BioClinical ModernBERT : バイオメディカルおよび臨床NLPのための最先端の長期エンコーダ
• Authors: Thomas Sounack, Joshua Davis, Brigitte Durieux, Antoine Chaffin, Tom J. Pollard, Eric Lehman, Alistair E. W. Johnson, Matthew McDermott, Tristan Naumann, Charlotta Lindvall,
• Abstract要約: 我々は、最近のModernBERTリリースに基づいて構築されたドメインコンテキストエンコーダであるBioClinical ModernBERTを紹介する。 BioClinical ModernBERTは、これまでで最大のバイオメディカルおよび臨床コーパスのトレーニングを継続して開発されている。 我々は、BioClinical ModernBERTのベース(150Mパラメータ)および大型(396Mパラメータ)バージョンと、さらなる研究を支援するためのトレーニングチェックポイントをリリースする。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 8.070955724261301
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Encoder-based transformer models are central to biomedical and clinical Natural Language Processing (NLP), as their bidirectional self-attention makes them well-suited for efficiently extracting structured information from unstructured text through discriminative tasks. However, encoders have seen slower development compared to decoder models, leading to limited domain adaptation in biomedical and clinical settings. We introduce BioClinical ModernBERT, a domain-adapted encoder that builds on the recent ModernBERT release, incorporating long-context processing and substantial improvements in speed and performance for biomedical and clinical NLP. BioClinical ModernBERT is developed through continued pretraining on the largest biomedical and clinical corpus to date, with over 53.5 billion tokens, and addresses a key limitation of prior clinical encoders by leveraging 20 datasets from diverse institutions, domains, and geographic regions, rather than relying on data from a single source. It outperforms existing biomedical and clinical encoders on four downstream tasks spanning a broad range of use cases. We release both base (150M parameters) and large (396M parameters) versions of BioClinical ModernBERT, along with training checkpoints to support further research.
• Abstract（参考訳）: エンコーダベースのトランスフォーマーモデルは、生物医学的および臨床的な自然言語処理(NLP)の中心であり、双方向の自己注意により、非構造化テキストから識別タスクを通じて構造化情報を効率的に抽出するのに適している。 しかし、エンコーダはデコーダモデルに比べて開発が遅く、生物医学や臨床におけるドメイン適応が限られている。 我々は,最近のModernBERTリリースをベースとしたドメイン適応型エンコーダであるBioClinical ModernBERTを紹介した。 BioClinical ModernBERTは、これまでで最大のバイオメディカルおよび臨床コーパスの事前訓練を通じて開発され、535億以上のトークンを持ち、単一のソースからのデータに頼るのではなく、さまざまな機関、ドメイン、地理的領域から20のデータセットを活用することで、以前の臨床エンコーダの鍵となる制限に対処している。 これは、幅広いユースケースにまたがる4つの下流タスクにおいて、既存のバイオメディカルおよび臨床エンコーダよりも優れています。 我々は、BioClinical ModernBERTのベース(150Mパラメータ)および大型(396Mパラメータ)バージョンと、さらなる研究を支援するためのトレーニングチェックポイントをリリースする。

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