論文の概要: Conquering the Communication Constraints to Enable Large Pre-Trained Models in Federated Learning
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2210.01708v3
- Date: Wed, 3 Apr 2024 15:01:26 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-04 23:57:15.402938
- Title: Conquering the Communication Constraints to Enable Large Pre-Trained Models in Federated Learning
- Title（参考訳）: フェデレーション学習における大規模事前学習モデルの実現に向けたコミュニケーション制約の検証
- Authors: Guangyu Sun, Umar Khalid, Matias Mendieta, Taojiannan Yang, Chen Chen,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデバイス上の生データに一元的にアクセスすることなく、モデルの協調的なトレーニングを可能にするための、有望なパラダイムとして登場した。
最近の最先端の事前訓練モデルでは、より能力が高くなっているが、パラメータも増えている。
FLにおけるこれらの強力で容易に利用できる事前学習モデルが、通信負荷を同時に軽減しつつ優れた性能を達成するためのソリューションを見つけることができるだろうか?
具体的には,FedPEFTの性能を,クライアントの安定性,データ分散,プライバシ設定の違いによって体系的に評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 13.87836045022214
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Federated learning (FL) has emerged as a promising paradigm for enabling the collaborative training of models without centralized access to the raw data on local devices. In the typical FL paradigm (e.g., FedAvg), model weights are sent to and from the server each round to participating clients. Recently, the use of small pre-trained models has been shown effective in federated learning optimization and improving convergence. However, recent state-of-the-art pre-trained models are getting more capable but also have more parameters. In conventional FL, sharing the enormous model weights can quickly put a massive communication burden on the system, especially if more capable models are employed. Can we find a solution to enable those strong and readily-available pre-trained models in FL to achieve excellent performance while simultaneously reducing the communication burden? To this end, we investigate the use of parameter-efficient fine-tuning in federated learning and thus introduce a new framework: FedPEFT. Specifically, we systemically evaluate the performance of FedPEFT across a variety of client stability, data distribution, and differential privacy settings. By only locally tuning and globally sharing a small portion of the model weights, significant reductions in the total communication overhead can be achieved while maintaining competitive or even better performance in a wide range of federated learning scenarios, providing insight into a new paradigm for practical and effective federated systems.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、ローカルデバイス上の生データに一元的にアクセスすることなく、モデルの協調的なトレーニングを可能にするための、有望なパラダイムとして登場した。
典型的なFLパラダイム(例えば、FedAvg)では、モデルの重みが各ラウンドのサーバから参加するクライアントに送信されます。
近年,小規模な事前学習モデルの使用は,フェデレート学習の最適化と収束性向上に有効であることが示されている。
しかし、最近の最先端の事前訓練モデルには、より多くのパラメーターを持つ能力が増している。
従来のFLでは、膨大なモデル重みの共有は、特により有能なモデルを採用する場合、システムに多大な通信負担を迅速に課すことができる。
FLにおけるこれらの強力で容易に利用できる事前学習モデルが、通信負荷を同時に軽減しつつ優れた性能を達成するためのソリューションを見つけることができるだろうか?
そこで本研究では,フェデレート学習におけるパラメータ効率向上のための微調整手法について検討し,新たなフレームワークであるFedPEFTを提案する。
具体的には,FedPEFTの性能を,クライアントの安定性,データ分散,プライバシ設定の違いによって体系的に評価する。
モデル重みのごく一部を局所的にチューニングし、グローバルに共有することで、幅広いフェデレート学習シナリオにおいて競争力や性能を保ちながら、全体の通信オーバーヘッドを大幅に削減し、実用的で効果的なフェデレーションシステムのための新しいパラダイムに関する洞察を提供することができる。
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