Federated Foundation Models: Datenschutzfreundliches und kollaboratives Lernen für große Modelle

Основні поняття

Federated Foundation Models (FFMs) kombinieren die Vorteile von Foundation Models (FMs) und Federated Learning (FL), um datenschutzfreundliches und kollaboratives Lernen über mehrere Endnutzer hinweg zu ermöglichen.

Анотація

Der Artikel führt das Konzept der Federated Foundation Models (FFMs) ein, die Federated Learning (FL) in den Lebenszyklus von Foundation Models (FMs) integrieren. FFMs sollen die Herausforderungen im Zusammenhang mit Datenschutz, Rechenressourcen und Skalierbarkeit bei der Optimierung von FMs adressieren.
Der Artikel diskutiert zunächst die Motivation für FFMs, indem er die Vorteile dieser Kombination aus FL und FMs hervorhebt. Dazu gehören verbesserte Datenschutzgarantien, erhöhte Modellleistung, reduzierte Kommunikationskosten, bessere Skalierbarkeit, Personalisierung und Anpassungsfähigkeit sowie Verringerung von Verzerrungen.
Anschließend werden mögliche zukünftige Forschungsrichtungen für FFMs vorgestellt, wie z.B. FFM-Vortraining, FFM-Feinabstimmung, Federated Prompt Tuning und Federated Continual (Lifelong) Learning. Diese Aufgaben sollen die Entwicklung personalisierter und kontextbezogener Modelle unter Wahrung der Datenprivatsphäre fördern.
Abschließend werden allgemeine Herausforderungen bei FFMs diskutiert, wie Modellgröße, Datenqualität, Rechenkosten, Kommunikationskosten, Datenheterogenität, Sicherheitsangriffe, Skalierbarkeit, asynchrones Training und globale Modellsynchronisation.

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Ключові висновки, отримані з

Federated Foundation Models

by Sixi... о arxiv.org 03-21-2024

https://arxiv.org/pdf/2305.11414.pdf

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