[论文解读] When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions

Weiming Zhuang, Chen Chen+4 more|arXiv (Cornell University)|Jun 27, 2023

Privacy-Preserving Technologies in Data被引用 25

一句话总结

本论文分析了基础模型（FM）与联邦学习（FL）交叉领域的相互收益与挑战，提出了在 FM 与 FL 互相赋能的方向。

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.

研究动机与目标

• 解释 FL 如何解决 FM 开发中的数据可用性、隐私和计算挑战。
• 展示 FM 如何加速 FL 训练、数据生成和初始化。
• 明确核心挑战（数据隐私、安全、知识产权/版权、激励），并提出缓解方向。
• 提出面向 FM 定制的 FL 系统设计考虑与基准测试。
• 概述可信、可扩展和去中心化的 FM/FL 协作路径。

提出的方法

• 调查将 FL 应用于 FM 的动机，包括数据可用性、计算共享和 FM 开发的民主化。
• 讨论 FM 的预训练知识与合成数据能力如何帮助 FL，尤其是在非 IID 情况下。
• 将用 FL 驱动 FM 的挑战进行分类（内存、计算、通信、隐私、安全、知识产权问题、激励）。
• 描述机会与未来方向，如内存/通信的降低、参数高效调整，以及基于提示的策略。
• 给出 FM-for-FL 的视角，包括合成数据生成、数据隐私关注，以及将合成数据作为 FL 的公开数据。
• 就为 FM 情境设计 FL 系统、基准测试和可信做法提供指南。

Figure 1 : Illustration of foundation model.

实验结果

研究问题

• RQ1 联邦学习如何缓解基础模型开发中的数据稀缺、隐私和计算约束？
• RQ2 在 FL 环境中部署大型基础模型的挑战与权衡有哪些（内存、通信、安全、激励）？
• RQ3 基础模型如何提升联邦学习（数据生成、初始化与隐私），以及由此带来哪些新挑战？
• RQ4 为了实现 FM 支持的 FL 工作流，需要哪些系统设计、基准测试和信任框架？

主要发现

• FL 通过实现去中心化数据使用和合成数据生成，可以缓解 FM 的数据稀缺和隐私问题。
• 大型 FM 规模带来显著的内存、计算和通信成本，给 FL 的托管和传输带来挑战。
• 数据隐私攻击与 IP/版权问题需要在 FM 的 FL 中采用新的隐私保护、安全与去重策略。
• 在数据和计算资源异质的情况下，激励机制对公平奖励参与者至关重要。
• FM 通过提供强起点和多领域的合成数据来加速 FL 训练和初始化。
• 未来方向包括内存/通信高效算法、参数高效微调、基于提示的共享、模型压缩，以及面向 FM 的 FL 基准测试。

(c) Federated learning