在參數效率高的聯邦學習中實現客戶端定制化適配

核心概念

本文提出了一種名為 C2A 的新型聯邦學習框架，該框架通過為每個客戶端生成定制化的適配器來解決參數效率微調方法在聯邦學習場景中面臨的客戶端異質性問題，從而提高模型性能和訓練效率。

摘要

文獻摘要

本研究論文題為「C2A：針對參數效率高的聯邦學習進行客戶端定制化適配」，探討了預先訓練的語言模型（PLM）在聯邦學習（FL）中的應用。雖然 PLM 具有跨領域的通用性，但其龐大的記憶體佔用對 FL 構成了重大挑戰，因為訓練模型必須在伺服器和客戶端之間分配。參數效率微調（PEFT）技術的出現為減少 FL 中的通信成本提供了一個潛在的解決方案，但研究發現，典型的 PEFT 方法在 FL 場景中往往會因客戶端之間的異質性而受到嚴重影響，導致收斂速度不穩定且緩慢。

為了解決這些限制，本文提出了一種基於超網路的新型 FL 框架，稱為客戶端定制化適配（C2A），它利用了客戶端上不同數據分佈的信息。C2A 的關鍵思想是通過超網路，根據客戶端數據分佈的信息生成針對每個客戶端的適配器參數，而不是簡單地將單個全局適配器擬合到所有異質數據分佈。通過學習採用不同的數據分佈為每個客戶端生成適配器，C2A 能夠在客戶端之間共享知識的同時，對各種非獨立同分佈（non-IID）條件進行穩健的訓練。此外，為了管理與超網路相關聯的大量參數，本文引入了分解超網路，從而在不犧牲性能的情況下顯著減少了參數數量。

通過在考慮標籤和語言異質性的真實 FL 場景中進行廣泛的評估，驗證了 C2A 的有效性。實驗結果清楚地表明，C2A 在各種非 IID 設置中都能夠應對客戶端的異質性，從而取得了最先進的結果。此外，該框架在各種下游任務中都顯著提高了訓練效率。最後，C2A 成功地減輕了非 IID 場景中本地客戶端之間的大客戶端漂移。

主要貢獻

• 研究了 PEFT 在各種 FL 場景中的有效性，是首批將 PEFT 應用於 FL 的研究之一。
• 提出了客戶端定制化適配（C2A），這是一種基於超網路的新型框架，增強了適配器應對 FL 異質性的穩健性。
• 證明了 C2A 在各種非 IID 場景中都能很好地工作，同時保留了 PEFT 效率高的優點。

C2A 架構

C2A 的核心策略是生成針對每個客戶端定制的 PEFT 模組，以減輕客戶端之間異質性的負面影響。為此，首先導出潛在向量來表示每個客戶端的數據分佈（第 3.2 節）。然後將得到的嵌入向量作為超網路的條件，以便生成針對每個客戶端定制的 PEFT 模組參數（第 3.3 節）。針對超網路引入的大量參數，本文有效地對超網路的權重進行了分解（第 3.4 節）。

實驗結果

在兩個真實的 FL 場景中評估了 C2A 的有效性：1）標籤分佈的異質性和 2）標籤和語言分佈的異質性。實驗結果表明，C2A 在幾乎所有設置中都取得了最先進的性能。此外，C2A 在多語言設置中取得了與完全微調相當的性能。這些結果表明，C2A 在分散式場景中對異質性更具彈性。

總結

本文觀察到典型的 PEFT 方法在分散式場景中性能顯著下降。通過精心設計的分析，還表明典型的 PEFT 存在較大的客戶端漂移，導致收斂速度慢和性能下降。為了解決這些問題，本文提出了 C2A，這是一種基於超網路的新型 FL 框架，它通過整合每個客戶端的數據分佈來生成客戶端定制的適配器。實驗結果表明，C2A 在各種分散式場景中都取得了最先進的結果。此外，還驗證了 C2A 成功地減輕了 FL 場景中本地客戶端之間的大客戶端漂移問題。

統計資料

在非聯邦場景（即 IID）中，現有的 PEFT 方法設法實現了與完全微調相當的強勁性能。
隨著異質性程度的增加，PEFT 方法的性能顯著落後於完全微調。
在非 IID 設置中，所有 PEFT 方法都明顯偏離了全局模型。
在所有設置中，所提出的方法 C2A 都實現了最先進的性能。
C2A 在多語言設置中取得了與完全微調相當的性能。
與忽略分解的 C2A 結果相比，儘管僅使用了一半的參數，但本文的模型仍取得了與之相當的性能。
隨著本地更新的增加，性能會因客戶端漂移的不利影響而變差。
C2A 比 vanilla 適配器快大約兩倍達到目標性能。
與適配器模型相比，C2A 取得了 3.1 個百分點的提升。
C2A 在有效減少客戶端漂移方面優於其他基準模型。

引述

"通過學習採用不同的數據分佈為每個客戶端生成適配器，C2A 能夠在客戶端之間共享知識的同時，對各種非獨立同分佈（non-IID）條件進行穩健的訓練。"
"實驗結果清楚地表明，C2A 在各種非 IID 設置中都能夠應對客戶端的異質性，從而取得了最先進的結果。"
"C2A 成功地減輕了非 IID 場景中本地客戶端之間的大客戶端漂移問題。"

從以下內容提煉的關鍵洞見

C2A: Client-Customized Adaptation for Parameter-Efficient Federated Learning

by Yeachan Kim,... 於 arxiv.org 11-04-2024

https://arxiv.org/pdf/2411.00311.pdf

深入探究

除了文本分類，C2A 還可以應用於哪些其他自然語言處理任務？

除了文本分類，C2A 還可以應用於其他需要適應客戶端數據異質性的自然語言處理任務，例如：

機器翻譯： 在聯合學習場景下，每個客戶端可能擁有不同語言對的翻譯數據。C2A 可以生成針對特定語言對的客製化適配器，從而提高翻譯質量。
問答系統： 不同客戶端可能關注不同領域的問題，C2A 可以根據客戶端數據生成客製化的問答模型。
文本摘要： C2A 可以根據客戶端的文本風格和偏好生成客製化的摘要模型。
命名實體識別： 不同客戶端可能具有不同的實體類型和數據標註標準，C2A 可以生成針對特定領域和標註標準的客製化模型。
總之，任何需要在聯合學習場景下處理數據異質性的自然語言處理任務都可以考慮使用 C2A 來提高模型性能。

如果客戶端數據分佈極度不平衡，C2A 的性能會受到怎樣的影響？

如果客戶端數據分佈極度不平衡，C2A 的性能可能會受到一定影響。

原因： C2A 的核心思想是根據客戶端數據分佈生成客製化適配器。如果數據極度不平衡，少數類別的數據可能不足以訓練出有效的適配器，導致模型在這些類別上的表現下降。
可能的影響：

模型在少數類別上的性能下降。
模型整體性能下降，特別是在數據不平衡程度較高的情況下。
模型訓練速度變慢，因為需要更多的迭代才能收斂。
解決方案：

數據增強： 可以通過數據增強技術來增加少數類別的數據量，例如：

過採樣：複製少數類別的數據。
合成數據生成：使用生成模型生成新的少數類別數據。

調整損失函數： 可以使用針對不平衡數據設計的損失函數，例如：

加權交叉熵損失函數：為少數類別分配更高的權重。
Focal Loss： 降低容易分類樣本的權重，關注難以分類的樣本。

客戶端選擇： 在每一輪訓練中，可以选择数据分布较为均衡的客户端参与训练，以减轻数据不平衡的影响。

如何將 C2A 的概念應用於其他需要解決數據異質性問題的機器學習領域？

C2A 的核心概念是利用超網絡根據客戶端數據分佈生成客製化模型參數，這個概念可以應用於其他需要解決數據異質性問題的機器學習領域，例如：

計算機視覺： 在图像分类、目标检测等任务中，不同客户端可能拥有不同场景、光照条件、拍摄角度的图像数据。可以利用 C2A 的概念，根据客户端数据生成客制化的卷积神经网络参数，以提高模型在不同数据分布上的泛化能力。
推薦系統： 不同客戶端可能具有不同的用户画像和商品偏好。可以利用 C2A 的概念，根据客户端数据生成客制化的推荐模型参数，以提高推荐的精准度和个性化程度。
語音識別： 不同客戶端可能具有不同的口音、語速、環境噪音等特點。可以利用 C2A 的概念，根据客户端数据生成客制化的声学模型参数，以提高语音识别的准确率。
總之，C2A 的核心思想可以推广到任何需要在去中心化环境下处理数据异质性的机器学习领域，通过生成客制化模型参数来提高模型的泛化能力和性能。