Effiziente Verarbeitung und Analyse von Inhalten zur Gewinnung von Erkenntnissen durch Nutzung öffentlicher großer Sprachmodelle für private On-Device-Anwendungen

Core Concepts

Große Sprachmodelle, die auf öffentlichen Daten trainiert wurden, können die Qualität der Vortrainingsdaten für auf Geräten trainierte Sprachmodelle mit differenzieller Privatsphäre und föderiertem Lernen verbessern.

Abstract

Dieser Artikel untersucht, wie große Sprachmodelle (LLMs), die auf öffentlichen Daten trainiert wurden, die Qualität der Vortrainingsdaten für auf Geräten trainierte Sprachmodelle mit differenzieller Privatsphäre und föderiertem Lernen verbessern können.
Es werden drei Ansätze vorgestellt, um LLMs zu nutzen, um Daten zu synthetisieren, die der Verteilung der privaten Nutzerdaten ähneln:

Filtern der öffentlichen C4-Datensätze, um nur Beispiele auszuwählen, die wahrscheinlich auf Mobiltelefonen diskutiert werden.
Direkte Generierung von Chat-Daten durch LLMs unter Verwendung verschiedener Variablen, um die Vielfalt zu erhöhen.
Umwandlung der gefilterten C4-Daten in Konversationen, um die Abdeckung des Vokabulars zu verbessern.

Die synthetischen Daten werden dann als Vortrainingsdaten für ein auf Geräten trainiertes Sprachmodell verwendet. Experimente zeigen, dass das Modell, das auf den synthetischen Daten vortrainiert wurde, eine um 19,0% und 22,8% höhere Genauigkeit bei der Vorhersage des nächsten Wortes aufweist als das Basismodell, das auf den Standard-C4-Daten vortrainiert wurde. Außerdem übertrifft oder erreicht das Modell eine vergleichbare Leistung während des differenziell privaten föderierenden Feinabstimmens über Millionen von Mobilgeräten.

Stats

Die Vortrainingsdaten LLM-mix-166G decken 99,9% des Vokabulars der auf Geräten verwendeten Sprachmodelle ab.
Das Modell, das auf LLM-prox-32G vortrainiert wurde, erreicht eine um 22,8% höhere Genauigkeit bei der Vorhersage des nächsten Wortes im Vergleich zum Basismodell, das auf C4-782G vortrainiert wurde.

Quotes

"Große Sprachmodelle, die auf öffentlichen Daten trainiert wurden, können die Qualität der Vortrainingsdaten für auf Geräten trainierte Sprachmodelle mit differenzieller Privatsphäre und föderiertem Lernen verbessern."
"Das Modell, das auf den synthetischen Daten vortrainiert wurde, erreicht eine um 19,0% und 22,8% höhere Genauigkeit bei der Vorhersage des nächsten Wortes als das Basismodell."

Key Insights Distilled From

Prompt Public Large Language Models to Synthesize Data for Private On-device Applications

by Shanshan Wu,... at arxiv.org 04-09-2024

https://arxiv.org/pdf/2404.04360.pdf

Deeper Inquiries

Wie können wir die Qualität der synthetischen Daten weiter verbessern, ohne auf private Daten zugreifen zu müssen?

Um die Qualität der synthetischen Daten weiter zu verbessern, ohne auf private Daten zugreifen zu müssen, können verschiedene Ansätze verfolgt werden:

Verbesserung der Diversität: Durch die Verwendung von fortgeschrittenen Sampling-Techniken und komplexeren Prompting-Strategien können wir die Diversität der generierten Daten erhöhen. Dies kann dazu beitragen, dass die synthetischen Daten eine breitere Palette von Szenarien und Sprachstilen abdecken.

Feinabstimmung mit Feedback-Schleifen: Durch die Integration von Feedback-Schleifen, bei denen das Modell auf Basis seiner eigenen Ausgaben verbessert wird, können wir die Qualität der synthetischen Daten iterativ verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es dem Modell, aus seinen eigenen Fehlern zu lernen und sich kontinuierlich zu verbessern.

Berücksichtigung von Kontext: Indem wir den Kontext stärker in die Generierung der synthetischen Daten einbeziehen, können wir sicherstellen, dass die generierten Daten relevanter und realistischer sind. Dies kann durch die Verwendung von kontextsensitiven Modellen oder durch die Integration von externem Wissen erreicht werden.

Kombination verschiedener Generierungsansätze: Durch die Kombination verschiedener Methoden zur Datengenerierung, wie z.B. Filtern, Transformieren und direktes Generieren, können wir die Stärken der einzelnen Ansätze nutzen und die Qualität der synthetischen Daten insgesamt verbessern.

Welche Auswirkungen haben andere Methoden zur Datengenerierung, wie z.B. Differentiell Private Synthese, auf die Leistung des auf Geräten trainierten Modells?

Die Verwendung von Differentiell Privater Synthese und anderen Methoden zur Datengenerierung kann verschiedene Auswirkungen auf die Leistung des auf Geräten trainierten Modells haben:

Verbesserte Datenschutzgarantien: Durch die Verwendung von Differentiell Privater Synthese können wir sicherstellen, dass die generierten Daten den Datenschutz der Benutzer wahren, da sie keine sensiblen Informationen enthalten. Dies kann dazu beitragen, das Vertrauen der Benutzer in die Anwendung zu stärken.

Bessere Generalisierung: Durch die Verwendung von synthetischen Daten, die unter Berücksichtigung von Datenschutzrichtlinien generiert wurden, kann das auf Geräten trainierte Modell besser generalisieren und robustere Vorhersagen treffen. Dies kann die Leistung des Modells insgesamt verbessern.

Reduzierung des Overfitting: Durch die Verwendung von synthetischen Daten, die auf eine differenziell private Weise generiert wurden, können wir das Risiko von Overfitting reduzieren und sicherstellen, dass das Modell nicht zu stark auf spezifische Beispiele aus den Trainingsdaten reagiert.

Wie können wir die Erkenntnisse aus diesem Ansatz auf andere Anwendungsfälle des föderierenden Lernens übertragen, bei denen öffentliche und private Daten eine Rolle spielen?

Die Erkenntnisse aus diesem Ansatz können auf andere Anwendungsfälle des föderierten Lernens übertragen werden, indem ähnliche Methoden und Strategien angewendet werden:

Prompting-Strategien: Die Verwendung von sorgfältig gestalteten Prompts, um LLMs zur Generierung von synthetischen Daten zu leiten, kann auch in anderen Anwendungsfällen des föderierten Lernens effektiv sein. Durch die Anpassung der Prompts an den spezifischen Anwendungsfall können hochwertige synthetische Daten erzeugt werden.

Differenziell Private Synthese: Die Integration von Differentiell Privater Synthese in andere föderierte Lernszenarien kann dazu beitragen, Datenschutzgarantien zu gewährleisten und die Vertraulichkeit sensibler Informationen zu schützen. Dies ist besonders wichtig, wenn öffentliche und private Daten kombiniert werden.

Feedback-Schleifen: Die Implementierung von Feedback-Schleifen, um die Qualität der synthetischen Daten kontinuierlich zu verbessern, kann auch in anderen föderierten Lernumgebungen nützlich sein. Durch die Einbeziehung von Benutzerfeedback oder Modellverbesserungen können die generierten Daten optimiert werden.