개인정보 보호 연합 학습에서 LoRA 성능 향상

核心概念

개인정보 보호 연합 학습 환경에서 LoRA의 성능 저하 문제를 해결하기 위해 FFA-LoRA를 제안하였다. FFA-LoRA는 데이터 이질성, 노이즈 증폭, 하이퍼파라미터 의존성 등의 문제를 완화하여 LoRA보다 일관된 성능을 보이며 계산 및 통신 효율성도 향상시켰다.

摘要

이 논문은 개인정보 보호 연합 학습 환경에서 LoRA의 성능 저하 문제를 다룬다.

1. 데이터 이질성과 모델 평균화로 인한 LoRA와 FedAvg의 불일치 문제
2. DP-SGD에서 발생하는 노이즈가 LoRA의 준이차 구조로 인해 증폭되는 문제
3. LoRA의 하이퍼파라미터 α 선택이 중요한 문제

이를 해결하기 위해 FFA-LoRA를 제안했다. FFA-LoRA는 A 행렬을 고정하고 B 행렬만 학습하는 방식으로, 데이터 이질성과 노이즈 증폭 문제를 완화하고 하이퍼파라미터 의존성도 낮췄다. 또한 통신 및 계산 비용도 절반으로 줄일 수 있다.

실험 결과, FFA-LoRA는 LoRA보다 일관되게 우수한 성능을 보였으며, 특히 데이터 이질성이 강한 경우 그 차이가 더 크게 나타났다. 또한 FFA-LoRA는 DP-SGD 환경에서도 LoRA보다 안정적인 성능을 보였다.

统计

데이터 이질성이 심할수록 FFA-LoRA와 LoRA의 성능 차이가 더 크게 나타난다.
DP-SGD에서 주입되는 노이즈로 인해 LoRA의 성능이 크게 저하되지만, FFA-LoRA는 상대적으로 안정적이다.
LoRA의 하이퍼파라미터 α 선택이 중요하지만, FFA-LoRA는 α 선택에 덜 민감하다.

引用

"LoRA injects a product of two trainable rank decomposition matrices over the top of each frozen pre-trained model module."
"A key factor leading to these phenomena is the discordance between jointly optimizing the two low-rank matrices by local clients and separately aggregating them by the central server."
"FFA-LoRA freezes the non-zero initialized low-rank matrices and only perform update and aggregation on the zero-initialized matrices, only half as many parameters as LoRA."

从中提取的关键见解

Improving LoRA in Privacy-preserving Federated Learning

by Youbang Sun,... 在 arxiv.org 03-20-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.12313.pdf

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