使用HuggingFace将预训练模型调整到新领域
大型语言模型（LLMs）如BERT通常在维基百科和BookCorpus等通用领域语料库上进行预训练。如果我们将它们应用于医学等更专业的领域，与针对这些领域进行调整的模型相比，性能通常会下降。
在本文中，我们将探讨如何使用HuggingFace Transformers库将预训练的LLM（如Deberta base）调整到医学领域。具体来说，我们将涵盖一种有效的技术，即中间预训练，其中我们对目标领域的数据进行进一步的预训练。这将使模型适应新领域并改善其性能。
这是一种简单而有效的技术，可以调整LLMs以适应您的领域，并在下游任务性能方面取得显着改进。
让我们开始吧。
步骤1：数据
任何项目的第一步是准备数据。由于我们的数据集属于医学领域，它包含以下字段和更多字段：
这里无法列出完整的字段列表，因为有很多字段。但即使这一眼对已有字段的了解也有助于我们形成LLM的输入序列。
首要注意的一点是，输入必须是一个序列，因为LLMs将输入视为文本序列。
为了形成这个序列，我们可以插入特殊的标签，告诉LLM接下来的信息是什么。考虑以下示例：<patient>name:John, surname: Doer, patientID:1234, age:34</patient>，其中<patient>是一个特殊的标签，告诉LLM接下来的内容是有关患者的信息。
因此，我们将输入序列形成如下：
正如您所见，我们插入了四个标签：
<patient> </patient>: 包含…