論文の概要: An In-Depth Evaluation of Federated Learning on Biomedical Natural Language Processing

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.11254v2
• Date: Sat, 11 Nov 2023 23:50:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-14 21:03:00.499252
• Title: An In-Depth Evaluation of Federated Learning on Biomedical Natural Language Processing
• Title（参考訳）: バイオメディカル自然言語処理におけるフェデレーション学習の深度評価
• Authors: Le Peng, Gaoxiang Luo, sicheng zhou, jiandong chen, Rui Zhang, Ziyue Xu, Ju Sun
• Abstract要約: 言語モデル(LM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした 医療分野は、データプライバシの制約が限られているため、LMをトレーニングする際の課題に直面している。 Federated Data(FL)では、共同学習を可能にする分散ソリューションを提供しています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.412360079707614
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Language models (LMs) such as BERT and GPT have revolutionized natural language processing (NLP). However, the medical field faces challenges in training LMs due to limited data access and privacy constraints imposed by regulations like the Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPPA) and the General Data Protection Regulation (GDPR). Federated learning (FL) offers a decentralized solution that enables collaborative learning while ensuring data privacy. In this study, we evaluated FL on 2 biomedical NLP tasks encompassing 8 corpora using 6 LMs. Our results show that: 1) FL models consistently outperformed models trained on individual clients' data and sometimes performed comparably with models trained with polled data; 2) with the fixed number of total data, FL models training with more clients produced inferior performance but pre-trained transformer-based models exhibited great resilience. 3) FL models significantly outperformed large language models using zero-/one-shot learning and offered lightning inference speed.
• Abstract（参考訳）: BERTやGPTのような言語モデル(LM)は自然言語処理(NLP)に革命をもたらした。 しかし、医療分野は、医療保険ポータビリティ・アンド・アカウンタビリティ法(hippa)や一般データ保護規則(gdpr)などの規制によって課されるデータアクセスの制限とプライバシーの制約により、lmsの訓練が困難に直面している。 フェデレートラーニング(FL)は、データプライバシを確保しながら協調学習を可能にする分散ソリューションを提供する。 本研究では,8コーパスを含む2つのバイオメディカルNLPタスクのFLを6 LMを用いて評価した。 結果はこう示しています 1) flモデルは、個々のクライアントのデータに基づいてトレーニングされたモデルよりも一貫して優れており、時々、ポーリングされたデータで訓練されたモデルと互換性がある。 2) 総データ量は一定であり, クライアント数の多いFLモデルでは性能は劣るが, 事前学習したトランスフォーマーモデルでは高いレジリエンスを示した。 3) FLモデルはゼロ・ワンショット学習と稲妻推論速度によって大きな言語モデルよりも優れていた。

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