論文の概要: Federated Multilingual Models for Medical Transcript Analysis

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2211.09722v1
• Date: Fri, 4 Nov 2022 01:07:54 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-11-20 13:42:14.332829
• Title: Federated Multilingual Models for Medical Transcript Analysis
• Title（参考訳）: 医療転写解析のための統合多言語モデル
• Authors: Andre Manoel, Mirian Hipolito Garcia, Tal Baumel, Shize Su, Jialei Chen, Dan Miller, Danny Karmon, Robert Sim, Dimitrios Dimitriadis
• Abstract要約: 大規模多言語モデルを学習するための連合学習システムを提案する。 トレーニングデータはすべて、中央に送信されることはない。 本研究では,グローバルモデルの性能を,局所的に行うトレーニングステップによってさらに向上させることができることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.877236847857336
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) is a novel machine learning approach that allows the model trainer to access more data samples, by training the model across multiple decentralized data sources, while data access constraints are in place. Such trained models can achieve significantly higher performance beyond what can be done when trained on a single data source. As part of FL's promises, none of the training data is ever transmitted to any central location, ensuring that sensitive data remains local and private. These characteristics make FL perfectly suited for large-scale applications in healthcare, where a variety of compliance constraints restrict how data may be handled, processed, and stored. Despite the apparent benefits of federated learning, the heterogeneity in the local data distributions pose significant challenges, and such challenges are even more pronounced in the case of multilingual data providers. In this paper we present a federated learning system for training a large-scale multi-lingual model suitable for fine-tuning on downstream tasks such as medical entity tagging. Our work represents one of the first such production-scale systems, capable of training across multiple highly heterogeneous data providers, and achieving levels of accuracy that could not be otherwise achieved by using central training with public data. Finally, we show that the global model performance can be further improved by a training step performed locally.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション学習(federated learning、fl)は、モデルトレーナーが複数の分散データソースにまたがってモデルをトレーニングすることで、より多くのデータサンプルにアクセスできるようにする、新しい機械学習アプローチである。 このようなトレーニングされたモデルは、単一のデータソースでトレーニングした場合にできること以上のパフォーマンスを実現することができる。 FLの約束の一部として、トレーニングデータはすべて中央に送信されず、機密データがローカルおよびプライベートのままであることを保証する。 これらの特徴により、FLは医療における大規模アプリケーションに完全に適合し、さまざまなコンプライアンス制約がデータの処理、処理、保存の方法を制限する。 フェデレーション学習の明らかなメリットにもかかわらず、ローカルデータ分布の多様性は重大な課題となり、多言語データプロバイダの場合、そのような課題はさらに顕著である。 本稿では,医療機関タグ付けなどの下流タスクの微調整に適した大規模多言語モデルを訓練するための連合学習システムを提案する。 我々の研究は、複数の高度に異質なデータプロバイダにまたがるトレーニングが可能な、最初のプロダクションスケールシステムのひとつであり、パブリックデータを使った中央トレーニングでは達成できないレベルの精度を実現しています。 最後に,局所的に実施したトレーニングステップによって,グローバルモデルのパフォーマンスをさらに向上できることを示す。

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