FEDPIT: Privacy-preserving Federated Instruction Tuning for Few-shot Learning

핵심 개념

FEDPIT proposes a novel federated algorithm that leverages large language models' in-context learning capability to generate task-specific synthetic data for training autonomously, improving federated few-shot performance while preserving privacy.

초록

Abstract: Instruction tuning is crucial for enhancing large language models (LLMs) in generating human-aligned responses. Federated instruction tuning (FEDIT) faces challenges due to limited instruction data and vulnerabilities to training data extraction attacks. FEDPIT utilizes LLMs' in-context learning capability to self-generate task-specific synthetic data for training autonomously, maintaining global parameters trained on synthetic data and local parameters trained on augmented local data. Introduction: Instruction tuning is essential for LLMs in generating human-aligned responses. FEDIT leverages federated learning for training instructed LLMs from multiple data owners. Challenges include limited instruction data and training data extraction attacks. Method: FEDPIT incorporates self-generation and parameter-isolated training to enhance federated few-shot performance while preserving privacy. Self-generation involves generating new instructions and responses using LLMs. Parameter-isolated training ensures privacy protection during federated model training. Experiment: FEDPIT outperforms other federated algorithms in improving few-shot performance. FEDPIT demonstrates stronger privacy-preserving capabilities against training data extraction attacks compared to FEDIT. Related Work: Previous research focuses on federated instruction tuning and training data extraction attacks in language models. LLMs have been explored as training data generators to address data scarcity and privacy concerns.

통계

FEDIT assumes sufficient instruction data for model training, which is impractical in real-world applications. FEDIT significantly neglects the training data extraction attack, which can efficiently extract training data by querying learned LLMs without any prior knowledge.

인용구

"FEDPIT utilizes LLMs' in-context learning capability to self-generate task-specific synthetic data for training autonomously." "Our method employs parameter-isolated training to maintain global parameters trained on synthetic data and local parameters trained on augmented local data."

핵심 통찰 요약

FedPIT

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

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

더 깊은 질문

질문 1

FEDPIT은 지시 튜닝을 넘어서 다른 NLP 작업에 적응시킬 수 있는 방법은 무엇인가요? FEDPIT은 LLM의 능력을 활용하여 작업별 합성 데이터를 생성함으로써 데이터 부족 문제를 해결하고 로컬 훈련 성능을 향상시킵니다. 이러한 방법론은 다양한 NLP 작업에 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 텍스트 생성, 기계 번역, 감정 분석, 요약, 질의 응답 시스템 등 다양한 NLP 작업에 FEDPIT의 개념을 적용할 수 있습니다. 각 작업에 맞게 적절한 데이터 생성 및 모델 훈련 방법을 조정하여 다양한 NLP 작업에 FEDPIT을 적용할 수 있습니다.

질문 2

FEDPIT에서 피드러닝 없이 로컬 데이터에만 의존하는 것의 잠재적인 단점은 무엇인가요? FEDPIT은 로컬 데이터의 부족 문제를 해결하기 위해 합성 데이터를 생성하고 로컬 훈련을 향상시키는데 중점을 둡니다. 그러나 피드러닝 없이 로컬 데이터에만 의존하는 것은 데이터 다양성과 규모의 한계를 초래할 수 있습니다. 피드러닝을 통해 다양한 클라이언트의 데이터를 활용하면 모델의 일반화 능력을 향상시키고 더욱 강력한 모델을 구축할 수 있습니다. 또한 피드러닝을 통해 모델의 개인 정보 보호 기능을 강화할 수 있습니다.

질문 3

FEDPIT의 매개변수 격리 훈련 개념을 다른 개인 정보 보호에 민감한 머신 러닝 작업에 어떻게 적용할 수 있을까요? FEDPIT의 매개변수 격리 훈련은 전역 매개변수와 로컬 매개변수를 분리하여 개인 정보 보호를 강화하는 방법론입니다. 이러한 개념은 다른 개인 정보 보호에 민감한 머신 러닝 작업에도 적용될 수 있습니다. 예를 들어, 의료 데이터나 금융 데이터와 같이 민감한 데이터를 다루는 작업에서 FEDPIT의 매개변수 격리 훈련을 활용하여 모델의 개인 정보 보호를 강화할 수 있습니다. 이를 통해 모델이 민감한 데이터를 보호하면서도 효과적으로 훈련될 수 있습니다.