无需「域外」文本，微软：NLP就应该针对性预训练

 在生物医学这样的专业领域训练NLP模型，除了特定数据集，「域外」文本也被认为是有用的。但最近，微软的研究人员「大呼」：我不这么觉得！

什么是预训练？这是一个拷问人工智能「门外汉」的灵魂问题。生而为人，我们不需要一切从零开始学习。但是，我们会「以旧学新」，用过去所学的旧知识，来理解新知识和处理各种新任务。在人工智能中，预训练就是模仿人类这个过程。

预训练（pre-training）这个词经常在论文中见到，指的是用一个任务去训练一个模型，帮助它形成可以在其他任务中使用的参数。

用已学习任务的模型参数初始化新任务的模型参数。通过这种方式，旧的知识可以帮助新模型从旧的经验中成功地执行新任务，而不是从零开始。

以前的研究已经表明，在像生物医学这样的专业领域，当训练一个NLP模型时，特定领域的数据集可以提高准确性。不过，还有一个普遍的认识是，「域外」文本也有用。但是！微软研究人员对这一假设提出了质疑。

 近日，微软研究人员提出一种人工智能技术，针对生物医学NLP的领域特定语言模型预训练。并自信地说，通过从公开的数据集中编译一个「全面的」生物医学NLP基准，在包括命名实体识别、基于证据的医学信息提取、文档分类等任务上取得了最先进的成果。

他们认为，「混合领域」预训练？不就是迁移学习的另一种形式吗？源领域是一般文本(如新闻)，目标领域是专门文本(如生物医学论文)。

在此基础上，针对特定领域的生物医学NLP模型的预训练总是优于通用语言模型的预训练，说明「混合领域」预训练并不完美。

神经语言模型预训练的两种范式。「混合领域」预训练（上）；只使用域内文本预训练（下）

如此自信，研究人员是有证据的。他们通过对生物医学NLP应用的影响，比较了训练前的建模和特定任务的微调。

第一步，他们创建了一个名为生物医学语言理解和推理基准(BLURB)的基准，该基准侧重于PubMed（一个生物医学相关的数据库）提供的出版物，涵盖了诸如关系提取、句子相似度和问题回答等任务，以及诸如是/否问题回答等分类任务。为了计算总结性分数，BLURB中的语料库按任务类型分组，并分别打分,之后计算所有的平均值。

为了评估，他们又在最新的PubMed文档中生成了一个词汇表并训练了一个模型：1400万篇摘要和32亿个单词，总计21GB。在一台拥有16个V100显卡的Nvidia DGX-2机器上，培训了大约5天时间。这个模型具有62,500步长和批量大小，可与以前生物医学预训练实验中使用的计算量相媲美。

又一个自信，研究人员说他们的模型——PubMedBERT，是建立在谷歌的BERT之上。

那个牛掰掰的BERT？Google 在 2018 年提出的一种 NLP 模型,成为最近几年 NLP 领域最具有突破性的一项技术。

但有趣的是，将PubMed的全文添加到预训练文本(168亿字)中会让性能略有下降，直到预训练时间延长。但研究人员将这部分归因于数据中的噪声。

“在本文中，我们挑战了神经语言预训练模型中普遍存在的假设（就是前面说的「混合领域」预训练），并证明了从「无」开始对特定领域进行预训练可以显著优于「混合领域」预训练。「为生物医学NLP的应用带来了新的、最先进的结果，」研究人员写道，「我们未来会进一步探索特定领域的预培训策略，将BLURB基准扩展到临床或其他高价值领域。」

为了鼓励生物医学NLP的研究，研究人员创建了一个以BLURB基准为特色的排行榜。他们还以开源的方式发布了预先训练过的特定任务模型。

研究已发布于预印论文网站arxiv上。