[論文レビュー] Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models

Sixing Yu, J. Pablo Muñoz+1 more|arXiv (Cornell University)|May 19, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data被引用数 16

ひとこと要約

論文は Federated Foundation Models (FFMs) を提案し、Federated Learning と Foundation Models を統合して、プライバシーを保護した協調的で潜在的には生涯学習も可能な大規模モデルを実現する。pre-training, fine-tuning, prompting, および retrieval-augmented generation をカバーする。

ABSTRACT

Foundation Models (FMs), such as LLaMA, BERT, GPT, ViT, and CLIP, have demonstrated remarkable success in a wide range of applications, driven by their ability to leverage vast amounts of data for pre-training. However, optimizing FMs often requires access to sensitive data, raising privacy concerns and limiting their applicability in many domains. In this paper, we propose the Federated Foundation Models (FFMs) paradigm, which combines the benefits of FMs and Federated Learning (FL) to enable privacy-preserving and collaborative learning across multiple end-users. We discuss the potential benefits and challenges of integrating FL into the lifespan of FMs, covering pre-training, fine-tuning, and application. We further outline potential future research avenues in FFM, including FFM pre-training, FFM fine-tuning, and federated prompt tuning, which allow the development of more personalized and context-aware models while ensuring data privacy. Moreover, we explore the possibility of continual/lifelong learning in FFMs, as increased computational power at the edge may unlock the potential for optimizing FMs using newly generated private data close to the data source. The proposed FFM concepts offer a flexible and scalable framework for training large language models in a privacy-preserving manner, setting the stage for subsequent advancements in both FM training and federated learning.

研究の動機と目的

• Federated Learning を Foundation Models のライフサイクルに統合し、データプライバシー、データ不足、倫理的懸念に対処する。
• Foundation Models のライフサイクル全体（事前学習、微調整、適用）にわたる Federated Foundation Model (FFM) パラダイムを定義する。
• FFMs のタスク候補（事前学習、微調整、連邦プロンプトチューニング）と期待される利点を概説する。
• エッジコンピューティングと連邦最適化によって可能になる FFMs における継続的生涯学習を論じる。
• プライバシー、スケーラビリティ、堅牢性における FFMs の研究方向と課題を強調する。

提案手法

• Federated Foundation Model (FFM) パラダイムと Foundation Models へのライフサイクル統合（事前学習、微調整、適用）を説明する。
• Algorithm 2 を用いて、集中データ（利用可能な場合）と連邦ローカル更新およびモデルアグリゲーションを組み合わせた一般的な FFM 最適化を提示する。
• タスク別の手順を概説する：FFM 事前学習、FFM 微調整、Federated Prompt Tuning、Federated Continual (Lifelong) Learning、Federated Retrieval Augmented Generation (FRAG)。
• FFMs をデータプライバシー、通信、スケーラビリティ 等の観点で従来の FM 最適化と表形式で比較する。
• 一般的な課題（サイズ、データ品質、通信、非 IID データ、セキュリティ、スケーラビリティ、非定常性）と、エッジハードウェア、プライベートデータ処理、および協調圧縮の将来の方向性について議論する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 Federated Learning を Foundation Models のライフサイクル（事前学習、微調整、適用）に効果的に統合し、データプライバシーを保護するにはどうすればよいか？
• RQ2 エッジコンピューティングの制約の下で、どの FFMs タスク（事前学習、微調整、プロンプトチューニング、継続学習、FRAG）が最も利益をもたらすか？
• RQ3 異種のエッジデバイス全体にわたって FFMs を大規模に展開する際の主要な課題とトレードオフは何か？
• RQ4 分散型、プライベートなデータをエッジで活用して FFMs の継続的生涯学習をどのように実現できるか？

主な発見

• FFMs は分散データソース全体で大規模ファウンデーションモデルのプライバシーを保護した協調的最適化を実現する。
• 事前学習、微調整、およびプロンプトチューニングは連邦学習を活用してデータの多様性と個別化を向上させつつ、データ漏洩を削減できる。
• FRAG は取得強化生成を連邦データソースと組み合わせることで、プライバシーを侵害せずに最新の回答を強化する。
• エッジ対応の継続的生涯学習により、計算・通信制約のもと private に新しく生成されたデータで FM を最新の状態に保つことができる。
• 本論文は、モデルサイズ、データ品質、計算・通信コスト、データの異質性、セキュリティ、スケーラビリティといった重大な課題を特定し、それらが将来の FFMs 研究を形作ることを示している。