核心概念
연합 학습을 통해 대규모 모델의 프라이버시를 보호하고 협력적으로 학습할 수 있는 새로운 패러다임을 제안한다.
要約
이 논문은 연합 기반 모델(Federated Foundation Models, FFM)이라는 새로운 개념을 소개한다. FFM은 연합 학습(Federated Learning, FL)을 대규모 모델(Foundation Models, FM)의 수명 주기에 통합하여, 프라이버시를 보호하면서도 협력적으로 학습할 수 있는 방법을 제시한다.
논문은 다음과 같은 내용을 다룬다:
- FFM의 동기: FFM은 데이터 프라이버시, 모델 성능, 통신 비용, 확장성, 배포, 개인화 및 실시간 적응, 편향 감소 등의 문제를 해결할 수 있다.
- FFM 작업: FFM 사전 학습, FFM fine-tuning, 연합 프롬프트 튜닝, 연합 지속/평생 학습, 연합 검색 보조 생성 등의 잠재적인 연구 방향을 제시한다.
- FFM의 일반적인 과제: 모델 크기, 데이터 품질, 계산 비용, 통신 비용, 데이터 이질성, 보안 공격, 확장성, 비동기 학습, 비정상적인 데이터 분포, 자원 제약, 전역 모델 동기화, 평가 지표 등의 과제를 논의한다.
- 기타 미래 연구 방향: 엣지 하드웨어 발전, 프라이버시 보호 데이터 처리, 협력 모델 압축, 신경망 아키텍처 설계, 협력 자기 지도 학습, 협력 매개변수 효율적 fine-tuning, 강건한 모델 융합 알고리즘, 연합 다중 작업 학습 등을 제안한다.
이 논문은 FFM이 대규모 모델 개발에 있어 프라이버시, 확장성, 견고성 등의 문제를 해결할 수 있는 유망한 접근법이라고 주장한다. 향후 이 분야의 발전을 위해서는 엣지 컴퓨팅 능력 향상이 필수적이며, 다양한 관련 연구 주제가 제시되었다.
統計
대규모 모델 최적화는 방대한 데이터 세트에 의존한다.
연합 학습은 분산된 데이터를 활용하여 프라이버시를 보호하면서 협력적으로 학습할 수 있다.
연합 학습은 데이터 분포의 이질성으로 인해 수렴 및 성능 문제를 겪을 수 있다.
引用
"연합 학습은 분산된 데이터를 활용하여 프라이버시를 보호하면서 협력적으로 학습할 수 있다."
"대규모 모델 최적화는 방대한 데이터 세트에 의존한다."
"연합 학습은 데이터 분포의 이질성으로 인해 수렴 및 성능 문제를 겪을 수 있다."