論文の概要: Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.11414v2
• Date: Wed, 8 Nov 2023 01:23:26 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-11-09 20:03:32.900417
• Title: Federated Foundation Models: Privacy-Preserving and Collaborative Learning for Large Models
• Title（参考訳）: フェデレーションモデル:大規模モデルのプライバシ保護と協調学習
• Authors: Sixing Yu, J. Pablo Mu\~noz, Ali Jannesari
• Abstract要約: 我々は、FMとFederated Learning(FL)の利点を組み合わせたFFM(Federated Foundation Models)パラダイムを提案する。 我々は,FMの寿命にFLを組み込むことの潜在的なメリットと課題について論じ,事前学習,微調整,応用について論じる。 エッジでの計算能力の増大は、データソースに近い新たに生成されたプライベートデータを用いてFMを最適化する可能性を解き放つ可能性があるため、FFMにおける連続的・長期学習の可能性を探る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 9.198799314774437
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• 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.
• Abstract（参考訳）: LLaMA、BERT、GPT、ViT、CLIPといったファンデーションモデル(FM)は、事前トレーニングに大量のデータを活用する能力によって、幅広いアプリケーションで顕著な成功を収めている。 しかし、FMを最適化するには、機密データにアクセスし、プライバシー上の懸念を高め、多くのドメインで適用性を制限する必要がある。 本稿では,FMとFederated Learning(FL)の利点を組み合わせたFFM(Federated Foundation Models)パラダイムを提案する。 我々は,FMの寿命にFLを組み込むことの潜在的なメリットと課題について論じ,事前学習,微調整,応用について論じる。 FFMの事前トレーニング、FFMの微調整、フェデレートされたプロンプトチューニングなど、FFMの将来的な研究の道程を概説し、データのプライバシーを確保しつつ、よりパーソナライズされたコンテキスト対応モデルの開発を可能にする。 さらに,データソースに近い新たに生成されたプライベートデータを用いてFMを最適化する可能性を高めるため,FFMにおける連続的・長期学習の可能性を検討する。 提案するffmの概念は,大規模言語モデルをプライバシ保護方法でトレーニングするためのフレキシブルでスケーラブルなフレームワークを提供する。

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