개인 온디바이스 애플리케이션을 위한 공개 대규모 언어 모델의 데이터 합성

Core Concepts

공개 데이터로 사전 학습된 대규모 언어 모델을 활용하여 개인 사용자 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성함으로써, 연합학습 기반 온디바이스 모델의 성능을 향상시킬 수 있다.

Abstract

이 논문은 개인 사용자 데이터를 활용하여 온디바이스 언어 모델을 학습하는 연합학습 시스템에 대해 다룹니다. 연합학습에서는 개인 데이터를 공유하지 않고 모델을 학습하므로, 사전 학습된 공개 데이터를 활용하는 것이 중요합니다.
저자들은 대규모 언어 모델(LLM)을 활용하여 공개 데이터를 필터링하고 변환하여 개인 사용자 데이터와 유사한 합성 데이터를 생성하는 방법을 제안합니다. 이렇게 생성된 합성 데이터로 사전 학습된 모델은 실제 사용자 데이터에 대해 기존 공개 데이터 대비 19.0%와 22.8%의 성능 향상을 보였습니다. 또한 연합학습 fine-tuning 과정에서도 우수한 성능을 유지하였으며, 실제 A/B 테스트에서도 우수한 결과를 보였습니다.
이 연구는 LLM이 개인 데이터에 접근하지 않고도 유사한 데이터를 합성할 수 있음을 보여주며, 공개 데이터와 개인 데이터 간 분포 차이를 줄이는 추가 연구 방향을 제시합니다.

Stats

공개 C4 데이터 대비 LLM 합성 데이터로 사전 학습한 모델이 실제 사용자 데이터에서 다음 단어 예측 정확도가 en-US 에서 22.8%, en-IN 에서 19.0% 향상되었습니다.
LLM 합성 데이터와 필터링된 C4 데이터를 혼합한 데이터로 사전 학습한 모델이 가장 우수한 성능을 보였습니다.

Quotes

"Pre-training on public data is an effective method to improve the performance for federated learning (FL) with differential privacy (DP)."
"We carefully design LLM prompts to filter and transform existing public data, and generate new data to resemble the real user data distribution."
"The model pre-trained on our synthetic dataset achieves relative improvement of 19.0% and 22.8% in next word prediction accuracy compared to the baseline model pre-trained on a standard public dataset, when evaluated over the real user data in Gboard."

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

LLM을 활용하여 합성한 데이터의 품질을 개인 데이터 없이 평가할 수 있는 방법은 무엇일까

LLM을 활용하여 합성한 데이터의 품질을 개인 데이터 없이 평가할 수 있는 방법은 무엇일까?
LLM을 사용하여 합성된 데이터의 품질을 개인 데이터 없이 평가하는 방법은 몇 가지가 있을 수 있습니다. 첫 번째로, 합성된 데이터를 사용하여 모델을 훈련하고 실제 사용자 데이터에 대한 성능을 측정하는 것이 일반적인 방법입니다. 이를 통해 합성된 데이터가 실제 데이터와 얼마나 유사한지를 확인할 수 있습니다. 또한, 데이터의 특정 속성이나 패턴을 비교하여 유사성을 평가하는 방법도 있을 수 있습니다. 또한, 데이터의 다양성, 희소성, 그리고 모델의 학습 능력을 고려하여 평가 지표를 정의하고 사용할 수도 있습니다.

LLM 기반 데이터 합성 방법을 다른 개인정보 보호 기계학습 문제에 적용할 수 있을까

LLM 기반 데이터 합성 방법을 다른 개인정보 보호 기계학습 문제에 적용할 수 있을까?
LLM 기반 데이터 합성 방법은 다른 개인정보 보호 기계학습 문제에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 다른 언어 모델이나 특정 작업에 대한 데이터를 합성하는 데 사용될 수 있습니다. 또한, 개인정보 보호를 위해 실제 데이터에 접근할 수 없는 경우에도 LLM을 활용하여 유사한 데이터를 생성하고 모델을 훈련시키는 방법은 매우 유용할 수 있습니다. 이를 통해 개인정보 보호를 유지하면서도 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다.

LLM의 국가/지역 정보를 활용하여 더 나은 합성 데이터를 생성할 수 있을까

LLM의 국가/지역 정보를 활용하여 더 나은 합성 데이터를 생성할 수 있을까?
LLM의 국가/지역 정보를 활용하여 더 나은 합성 데이터를 생성하는 것은 가능합니다. 국가/지역 정보를 prompt로 활용하여 LLM이 해당 지역의 특정 언어, 문화, 또는 주제에 대한 데이터를 생성하도록 유도할 수 있습니다. 이를 통해 생성된 데이터는 해당 지역의 실제 데이터와 더 유사하고 현지화된 모델을 훈련시키는 데 도움이 될 수 있습니다. 또한, 국가/지역 정보를 활용하여 다양성을 높이고 모델의 성능을 향상시킬 수 있습니다. 이러한 방법은 다양한 언어 모델 및 지역별 데이터 생성에 유용할 수 있습니다.