基于Mamba架构的，生物医学文本分析大模型

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文章摘要

生物医学文献的复杂性对传统模型构成挑战，因为它们难以处理专业术语的多义性和快速更新的知识。为了应对这些挑战，美国伦斯勒理工学院和斯坦福大学医学院的研究人员开发了BioMamb，这是一个基于Mamba架构的专业分析大模型。Mamba架构通过结构化状态空间模型和将参数作为输入函数，实现了线性时间复杂度，有效解决了传统Transformer模型在处理长序列时的效率问题。

BioMamb的开发包括预训练和微调两个阶段。在预训练阶段，模型使用Mamba-130m模型的权重初始化，并在PubMed摘要等生物医学文本上进一步训练。预训练采用自回归方法，使模型能够从左至右理解文本流，适合生成连贯文本。微调阶段，BioMamb在BioASQ事实数据集上进行监督学习，优化问答任务的性能。

BioMamb在多个生物医学NLP任务上表现出色，包括问答、文本分类和实体识别等，其准确率和精确率显著优于现有模型。这表明BioMamb能有效处理生物医学语言的细微差别，提供准确的答案。BioMamb的开发为生物医学文献的分析提供了一个强大的工具，有助于推动该领域的研究和应用。