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利用 NVIDIA FLARE 增强大规模模型的联合学习
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
通过对2个生物医学自然语言处理任务使用6个语言模型评估联邦学习在医学领域的应用，结果显示联邦学习模型在总体表现上优于单个客户数据训练的语言模型，有时甚至与整合数据训练的模型持平。当数据总量固定时，使用更多客户训练的语言模型表现较差，但基于预训练模型的转换器表现更加强劲。联邦学习训练的语言模型在客户数据独立同分布的情况下与整合数据训练的模型表现接近，但在非独立同分布数据下有明显差距。
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关键要点
- 通过对2个生物医学自然语言处理任务使用6个语言模型评估联邦学习在医学领域的应用。
- 联邦学习模型在总体表现上优于单个客户数据训练的语言模型，有时甚至与整合数据训练的模型持平。
- 当数据总量固定时，使用更多客户训练的语言模型表现较差，但基于预训练模型的转换器表现更加强劲。
- 联邦学习训练的语言模型在客户数据独立同分布的情况下与整合数据训练的模型表现接近。
- 在非独立同分布数据下，联邦学习训练的语言模型与整合数据训练的模型有明显差距。
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