論文の概要: When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges,
and Future Directions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15546v2
- Date: Mon, 1 Jan 2024 13:07:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-01-03 02:08:19.934252
- Title: When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges,
and Future Directions
- Title（参考訳）: 基礎モデルが連合学習を満たすとき - モチベーション,課題,今後の方向性
- Authors: Weiming Zhuang, Chen Chen, Lingjuan Lyu
- Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の交差は相互に利益をもたらす。
FLは、FMデータの可用性を拡張し、計算共有、トレーニングプロセスの分散、FL参加者の負担軽減を可能にする。
一方、FMは、その巨大さ、事前訓練された知識、および例外的な性能により、FLの堅牢な出発点として機能する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 47.00147534252281
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The intersection of the Foundation Model (FM) and Federated Learning (FL)
provides mutual benefits, presents a unique opportunity to unlock new
possibilities in AI research, and address critical challenges in AI and
real-world applications. FL expands the availability of data for FMs and
enables computation sharing, distributing the training process and reducing the
burden on FL participants. It promotes collaborative FM development,
democratizing the process and fostering inclusivity and innovation. On the
other hand, FM, with its enormous size, pre-trained knowledge, and exceptional
performance, serves as a robust starting point for FL, facilitating faster
convergence and better performance under non-iid data. Additionally, leveraging
FM to generate synthetic data enriches data diversity, reduces overfitting, and
preserves privacy. By examining the interplay between FL and FM, this paper
aims to deepen the understanding of their synergistic relationship,
highlighting the motivations, challenges, and future directions. Through an
exploration of the challenges faced by FL and FM individually and their
interconnections, we aim to inspire future research directions that can further
enhance both fields, driving advancements and propelling the development of
privacy-preserving and scalable AI systems.
- Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)とフェデレーテッドラーニング(FL)の交差点は、相互利益を提供し、AI研究における新たな可能性を開くユニークな機会を提供し、AIと現実世界のアプリケーションにおける重要な課題に対処する。
FLは、FMデータの可用性を拡張し、計算共有、トレーニングプロセスの分散、FL参加者の負担軽減を可能にする。
共同FM開発を促進し、プロセスを民主化し、傾倒と革新を促進する。
一方、FMは、その巨大なサイズ、事前訓練された知識、および例外的な性能を持つため、FLの堅牢な出発点として機能し、非IDデータの下での高速な収束とより良い性能を実現する。
さらに、FMを利用して合成データを生成し、データの多様性を高め、過度な適合を減らし、プライバシを保存する。
flとfmの相互作用を考察し,それらの相乗的関係の理解を深め,モチベーション,課題,今後の方向性を強調する。
FLとFMが個別に直面する課題とその相互接続の探索を通じて、我々は、両方の分野をさらに強化し、進歩を促進し、プライバシー保護とスケーラブルなAIシステムの開発を促進する将来の研究方向を刺激することを目指している。
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