論文の概要: GPT-FL: Generative Pre-trained Model-Assisted Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.02210v2
• Date: Wed, 5 Jul 2023 14:45:37 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-06 20:24:29.587364
• Title: GPT-FL: Generative Pre-trained Model-Assisted Federated Learning
• Title（参考訳）: GPT-FL: モデル支援フェデレーション学習の生成
• Authors: Tuo Zhang, Tiantian Feng, Samiul Alam, Dimitrios Dimitriadis, Mi Zhang, Shrikanth S. Narayanan, Salman Avestimehr
• Abstract要約: GPT-FLは、生成学習モデル支援フェデレーション学習フレームワークである。 GPT-FLは、モデルテスト精度、通信効率、クライアントサンプリング効率において、最先端のFL法よりも一貫して優れていることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.116988189564864
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: In this work, we propose GPT-FL, a generative pre-trained model-assisted federated learning (FL) framework. At its core, GPT-FL leverages generative pre-trained models to generate diversified synthetic data. These generated data are used to train a downstream model on the server, which is then fine-tuned with private client data under the standard FL framework. We show that GPT-FL consistently outperforms state-of-the-art FL methods in terms of model test accuracy, communication efficiency, and client sampling efficiency. Through comprehensive ablation analysis, we discover that the downstream model generated by synthetic data plays a crucial role in controlling the direction of gradient diversity during FL training, which enhances convergence speed and contributes to the notable accuracy boost observed with GPT-FL. Also, regardless of whether the target data falls within or outside the domain of the pre-trained generative model, GPT-FL consistently achieves significant performance gains, surpassing the results obtained by models trained solely with FL or synthetic data.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,gpt-flを提案する。これは生成型事前学習モデル支援連合学習(fl)フレームワークである。 GPT-FLは、生成前訓練されたモデルを利用して、多様化された合成データを生成する。 これらの生成されたデータは、サーバ上のダウンストリームモデルをトレーニングするために使用され、標準のflフレームワークの下でプライベートクライアントデータと微調整される。 gpt-flは, モデルテストの精度, 通信効率, クライアントサンプリング効率の点で, 最先端fl法を一貫して上回っている。 総合的アブレーション解析により, 合成データによって生成された下流モデルが, gpt-flで観測された顕著な精度向上に寄与し, flトレーニング中の勾配多様性の方向を制御する上で重要な役割を担っていることを見出した。 また、目標データが事前訓練された生成モデルの領域内か外部かにかかわらず、gpt-flは、flまたは合成データのみで訓練されたモデルによって得られた結果よりも、一貫して著しい性能向上を達成している。

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