論文の概要: Magical: Medical Lay Language Generation via Semantic Invariance and Layperson-tailored Adaptation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.08730v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 08:21:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-13 21:07:34.348299
• Title: Magical: Medical Lay Language Generation via Semantic Invariance and Layperson-tailored Adaptation
• Title（参考訳）: Magical: セマンティック不変性とレイパーソナライズ適応による医療用レイ言語生成
• Authors: Weibin Liao, Tianlong Wang, Yinghao Zhu, Yasha Wang, Junyi Gao, Liantao Ma,
• Abstract要約: MLLG(Messical Lay Language Generation)は、科学コンテンツへのアクセス性向上に重要な役割を担っている。 近年のMLLGの文献では、Low-Rank Adaptation (LoRA) のようなパラメータ効率のよい微調整法が一般的である。 LoRAは、マルチソースの異種MLLGデータセットによって引き起こされる課題に対処する。 異種データシナリオ下でMLLGに適した非対称LoRAアーキテクチャであるMagicalを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.167667592583514
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Medical Lay Language Generation (MLLG) plays a vital role in improving the accessibility of complex scientific content for broader audiences. Recent literature to MLLG commonly employ parameter-efficient fine-tuning methods such as Low-Rank Adaptation (LoRA) to fine-tuning large language models (LLMs) using paired expert-lay language datasets. However, LoRA struggles with the challenges posed by multi-source heterogeneous MLLG datasets. Specifically, through a series of exploratory experiments, we reveal that standard LoRA fail to meet the requirement for semantic fidelity and diverse lay-style generation in MLLG task. To address these limitations, we propose Magical, an asymmetric LoRA architecture tailored for MLLG under heterogeneous data scenarios. Magical employs a shared matrix $A$ for abstractive summarization, along with multiple isolated matrices $B$ for diverse lay-style generation. To preserve semantic fidelity during the lay language generation process, Magical introduces a Semantic Invariance Constraint to mitigate semantic subspace shifts on matrix $A$. Furthermore, to better adapt to diverse lay-style generation, Magical incorporates the Recommendation-guided Switch, an externally interface to prompt the LLM to switch between different matrices $B$. Experimental results on three real-world lay language generation datasets demonstrate that Magical consistently outperforms prompt-based methods, vanilla LoRA, and its recent variants, while also reducing trainable parameters by 31.66%.
• Abstract（参考訳）: MLLG(Malical Lay Language Generation)は、複雑な科学コンテンツへのアクセシビリティ向上に重要な役割を担っている。 近年のMLLGの文献では、Low-Rank Adaptation (LoRA) のようなパラメータ効率のよい微調整手法を用いて、ペア化されたエキスパート・レイ言語データセットを用いて大規模言語モデル(LLM)を微調整している。 しかし、LoRAはマルチソースの異種MLLGデータセットによってもたらされる課題に苦慮している。 具体的には、一連の探索実験を通して、MLLGタスクにおける意味的忠実さと多様なレイスタイル生成の要件を満たすことができず、標準のLoRAが失敗することを明らかにする。 これらの制約に対処するため、異種データシナリオ下でMLLGに適した非対称LoRAアーキテクチャであるMagicalを提案する。 Magicalは抽象的な要約のために共有行列$A$と、多種多様なレイスタイル生成のために複数の孤立行列$B$を使用している。 レイ言語生成プロセスにおける意味的忠実性を維持するため、Magicalはセマンティック不変性制約を導入し、行列$A$のセマンティック部分空間シフトを緩和する。 さらに、多様なレイスタイルの生成に適応するために、MagicalにはRecommendation-guided Switchが組み込まれている。 3つの実世界のレイ言語生成データセットの実験結果によると、Magicalはプロンプトベースのメソッド、バニラLoRAとその最近の変種を一貫して上回り、トレーニング可能なパラメータを31.66%削減している。

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