論文の概要: Differentially Private Optimization on Large Model at Small Cost

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.00038v2
• Date: Tue, 19 Sep 2023 02:14:06 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-20 20:30:40.588807
• Title: Differentially Private Optimization on Large Model at Small Cost
• Title（参考訳）: 小型大型モデルにおける微分プライベート最適化
• Authors: Zhiqi Bu, Yu-Xiang Wang, Sheng Zha, George Karypis
• Abstract要約: 差分プライベート(DP)最適化は、正確でプライバシ保護の大きいニューラルネットワークを学ぶための標準パラダイムである。 既存のDP実装は、標準(プライベートでない)トレーニングよりも時間と空間の複雑さが2-1000倍高い。 我々は,既存のDP(同じ精度を実現するため)を実装し,計算コストを大幅に向上するブックキーピング(BK)技術を開発した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 39.93710312222771
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Differentially private (DP) optimization is the standard paradigm to learn large neural networks that are accurate and privacy-preserving. The computational cost for DP deep learning, however, is notoriously heavy due to the per-sample gradient clipping. Existing DP implementations are 2-1000X more costly in time and space complexity than the standard (non-private) training. In this work, we develop a novel Book-Keeping (BK) technique that implements existing DP optimizers (thus achieving the same accuracy), with a substantial improvement on the computational cost. Specifically, BK enables DP training on large models and high dimensional data to be roughly as fast and memory-saving as the standard training, whereas previous DP algorithms can be inefficient or incapable of training due to memory error. The computational advantage of BK is supported by the complexity analysis as well as extensive experiments on vision and language tasks. Our implementation achieves state-of-the-art (SOTA) accuracy with very small extra cost: on GPT2 and at almost the same memory cost (<1% overhead), BK has 1.03X the time complexity of the standard training (0.83X training speed in practice), and 0.61X the time complexity of the most efficient DP implementation (1.36X training speed in practice). We open-source the codebase for the BK algorithm at the FastDP library (https://github.com/awslabs/fast-differential-privacy).
• Abstract（参考訳）: 差分プライベート(DP)最適化は、正確でプライバシ保護の大きいニューラルネットワークを学ぶための標準パラダイムである。 しかし、DPディープラーニングの計算コストは、サンプルごとの勾配クリッピングのため、非常に重い。 既存のDP実装は、標準(プライベートでない)トレーニングよりも時間と空間の複雑さが2-1000倍高い。 本研究では,既存のDPオプティマイザ(同じ精度を実現するため)を実装したブックキーピング(BK)技術を開発し,計算コストを大幅に改善する。 具体的には、BKは大規模モデルと高次元データのDPトレーニングを標準トレーニングと同じくらい高速でメモリ節約できるが、以前のDPアルゴリズムはメモリエラーによるトレーニングを非効率または不可能にすることができる。 BKの計算上の利点は、複雑性解析とビジョンと言語タスクに関する広範な実験によって支えられている。 GPT2とほぼ同じメモリコスト(<1%オーバーヘッド)で、BKは標準トレーニングの時間複雑さ(実際に0.83倍のトレーニング速度)と、最も効率的なDP実装の時間複雑さ(実際に1.36倍のトレーニング速度)を1.03倍にします。 我々はFastDPライブラリ(https://github.com/awslabs/fast-differential-privacy)でBKアルゴリズムのコードベースをオープンソース化しました。

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