今年大语言模型的快速发展导致像BERT这样的模型都可以称作"小"模型了。Kaggle LLM比赛LLM Science Exam 的第四名就只用了deberta，这可以说是一个非常好的成绩了。所以说在特定的领域或者需求中，大语言模型并不一定就是最优的解决方案，"小"模型也有一定的用武之地，所以今天我们来介绍PubMedBERT，它使用特定领域语料库从头开始预训练BERT，这是微软研究院2022年发布在ACM的论文。
论文的主要要点如下：
对于具有大量未标记文本的特定领域，如生物医学，从头开始预训练语言模型比持续预训练通用领域语言模型效果显著。提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)用于特定领域的预训练。
PubMedBERT
1、特定领域Pretraining
研究表明，从头开始的特定领域预训练大大优于通用语言模型的持续预训练，从而表明支持混合领域预训练的主流假设并不总是适用。
2、模型
使用BERT。对于掩码语言模型(MLM)，全词屏蔽(WWM)强制要求整个词必须被屏蔽。
3、BLURB数据集
据作者介绍，BLUE[45]是在生物医学领域创建NLP基准的第一次尝试。但BLUE的覆盖范围有限。针对基于pubmed的生物医学应用，作者提出了生物医学语言理解与推理基准(BLURB)。
PubMedBERT使用更大的特定领域语料库(21GB)。
结果展示
在大多数生物医学NLP任务中，PubMedBERT始终优于所有其他BERT模型，并且通常具有显著的优势。
论文地址：
https://avoid.overfit.cn/post/02c09a271dd246f4b04421794d87c679
作者：Sik-Ho Tsang