[논문 리뷰] When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions

Weiming Zhuang, Chen Chen외 4명|arXiv (Cornell University)|2023. 06. 27.

Privacy-Preserving Technologies in Data인용 수 25

한 줄 요약

이 논문은 기초 모델(FM)과 연합학습(FL)의 교차 지점에서의 상호 이익과 도전을 분석하고, FM에 FL을 역으로 강화하고 FL을 FM에 강화하는 방향을 제시한다.

ABSTRACT

The intersection of Foundation Model (FM) and Federated Learning (FL) presents a unique opportunity to unlock new possibilities for real-world applications. On the one hand, FL, as a collaborative learning paradigm, help address challenges in FM development by expanding data availability, enabling computation sharing, facilitating the collaborative development of FMs, tackling continuous data update, avoiding FM monopoly, response delay and FM service down. On the other hand, FM, equipped with pre-trained knowledge and exceptional performance, can serve as a robust starting point for FL. It can also generate synthetic data to enrich data diversity and enhance overall performance of FL. Meanwhile, FM unlocks new sharing paradigm and multi-task and multi-modality capabilities for FL. By examining the interplay between FL and FM, this paper presents the motivations, challenges, and future directions of empowering FL with FM and empowering FM with FL. We hope that this work provides a good foundation to inspire future research efforts to drive advancements in both fields.

연구 동기 및 목표

• FL이 FM 개발의 데이터 가용성, 프라이버시, 컴퓨트 문제를 어떻게 해결하는지 설명한다.
• FM이 FL 학습, 데이터 생성 및 초기화를 어떻게 가속화할 수 있는지 보여준다.
• 핵심 도전 과제(데이터 프라이버시, 보안, 지식재산권/저작권, 인센티브)를 식별하고 이를 완화할 방향을 제시한다.
• FM에 맞춘 FL 시스템 설계 고려사항과 벤치마크를 제안한다.
• 신뢰할 수 있고 확장 가능하며 분산된 FM/FL 협업의 경로를 개요한다.

제안 방법

• 데이터 가용성, 계산 자원 공유, FM 개발의 민주화를 포함하여 FM에 FL을 적용하는 동기를 조사한다.
• FM의 사전학습 지식과 합성 데이터 능력이 FL을 어떻게 돕는지, 특히 비동질적(non-iid) 설정에서 논의한다.
• 메모리, 컴퓨트, 통신, 프라이버시, 보안, IP 이슈, 인센티브 등 FL로 FM을 지원하는 데 따른 도전 과제를 분류한다.
• 메모리/통신 감소, 매개변수 효율적 튜닝 및 프롬프트 기반 전략 등 기회와 향후 방향을 설명한다.
• FM-대-FL 관점을 제시한다. 합성 데이터 생성, 데이터 프라이버시 이슈, 합성 데이터를 FL의 공개 데이터로 활용하는 것을 포함한다.
• FM 맥락에 맞는 FL 시스템 설계, 벤치마크 및 신뢰할 수 있는 관행에 대한 지침을 제공한다.

Figure 1 : Illustration of foundation model.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 연합학습(Federated Learning)이 기초 모델(FM) 개발의 데이터 부족, 프라이버시 및 연산 제약을 어떻게 완화할 수 있는가?
• RQ2 FL 환경에서 대형 기초 모델을 배치하는 데 따른 도전 과제와 트레이드오프(메모리, 통신, 보안, 인센티브)는 무엇인가?
• RQ3 FM이 연합학습(데이터 생성, 초기화, 프라이버시)을 어떻게 강화할 수 있으며 어떤 새로운 도전이 생기는가?
• RQ4 FM-지원 FL 워크플로우에 필요한 시스템 설계, 벤치마크 및 신뢰 프레임워크는 무엇인가?

주요 결과

• FL은 분산 데이터 활용과 합성 데이터 생성을 가능하게 하여 FM의 데이터 부족과 프라이버시 문제를 완화할 수 있다.
• 대형 FM 크기는 상당한 메모리, 계산, 통신 비용을 도입하여 FL의 호스팅 및 전송 문제를 야기한다.
• 데이터 프라이버시 공격 및 IP/저작권 문제는 FM용 FL에서 새로운 프라이버시 보호, 보안 및 중복 제거 전략을 필요로 한다.
• 이질적인 데이터와 연산 자원을 고려할 때 참가자에게 공정한 보상을 주는 인센티브 메커니즘이 중요하다.
• FM은 다양한 도메인에 대한 강력한 시작점과 합성 데이터를 제공하여 FL 학습 및 초기화를 가속화할 수 있다.
• 향후 방향으로는 메모리/통신 효율 알고리즘, 매개변수 효율적 튜닝, 프롬프트 기반 공유, 모델 압축 및 FM 맞춤 FL 벤치마크가 포함된다.

(c) Federated learning