FEDPIT: Towards Privacy-preserving and Few-shot Federated Instruction Tuning

Concepts de base

FEDPIT nutzt LLMs zur Generierung synthetischer Daten für verbesserte Leistung und Datenschutz in der föderierten Anweisungsabstimmung.

Résumé

Abstract:

• Anweisungsabstimmung entscheidend für Leistung von LLMs
• FEDIT als Lösung für Datenschutz und Leistung
• FEDPIT nutzt LLMs zur Generierung synthetischer Daten

Introduction:

• FEDIT für Anweisungsabstimmung von LLMs
• Herausforderungen: Datenknappheit, Datenschutzangriffe
• FEDPIT als Lösung mit selbstgenerierten Daten

Method:

• FEDPIT nutzt in-context Lernen von LLMs
• Parameter-isoliertes Training für Datenschutz
• Generierung synthetischer Daten für lokale Schulung

Experiment:

• FEDPIT verbessert Leistung in föderierter Anweisungsabstimmung
• Schutz vor Datenschutzangriffen
• FEDPIT robust bei Datenheterogenität

Related Work:

• Federated Instruction Tuning
• Training Data Extraction Attacks
• LLMs als Trainingsdatengeneratoren

Stats

"FEDIT hat sich als Lösung herausgestellt"
"FEDPIT verbessert federierte Few-Shot-Leistung"
"Extensive Experimente mit medizinischen Daten"

Citations

"FEDIT hat sich als Lösung herausgestellt"
"FEDPIT verbessert federierte Few-Shot-Leistung"

Idées clés tirées de

FedPIT

by Zhuo Zhang,J... à arxiv.org 03-12-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.06131.pdf

Questions plus approfondies

Wie könnte FEDPIT in anderen Branchen außerhalb der Medizin eingesetzt werden?

FEDPIT könnte in verschiedenen Branchen außerhalb der Medizin eingesetzt werden, insbesondere in Bereichen, in denen Datenschutz und Datenhoheit eine entscheidende Rolle spielen. Zum Beispiel könnte FEDPIT in der Finanzbranche eingesetzt werden, um vertrauliche Finanzdaten zu schützen und gleichzeitig die Leistung von großen Sprachmodellen zu verbessern. Ebenso könnte FEDPIT in der Rechtsbranche verwendet werden, um sensible juristische Informationen zu sichern und die Effizienz von Sprachmodellen bei der Analyse von Rechtsdokumenten zu steigern.

Welche potenziellen Schwachstellen könnten die Datenschutzmaßnahmen von FEDPIT gefährden?

Obwohl FEDPIT darauf abzielt, die Datenschutzmaßnahmen zu stärken, gibt es potenzielle Schwachstellen, die diese gefährden könnten. Eine mögliche Schwachstelle könnte in der Implementierung der Parameterisolierung liegen, wenn nicht ausreichend sichergestellt wird, dass private Daten nicht durch die gemeinsamen Parameter offengelegt werden. Darüber hinaus könnten Angriffe auf die Generierung synthetischer Daten die Datenschutzmaßnahmen von FEDPIT gefährden, wenn Angreifer Schwachstellen in diesem Prozess ausnutzen.

Wie könnte die Generierung synthetischer Daten von LLMs in anderen Anwendungen genutzt werden?

Die Generierung synthetischer Daten von LLMs kann in verschiedenen Anwendungen genutzt werden, um Datenknappheit zu überwinden und die Leistung von Modellen zu verbessern. In der Marketingbranche könnten synthetische Daten verwendet werden, um personalisierte Werbekampagnen zu erstellen. In der Bildung könnten synthetische Daten genutzt werden, um personalisierte Lerninhalte bereitzustellen. Darüber hinaus könnten synthetische Daten in der Cybersicherheit eingesetzt werden, um Angriffe zu simulieren und Sicherheitsmaßnahmen zu verbessern.