論文の概要: When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15546v3
• Date: Sun, 04 May 2025 11:24:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-05-06 18:49:34.880633
• Title: When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions
• Title（参考訳）: ファウンデーションモデルがフェデレーションラーニングに出会ったとき - モチベーション、課題、今後の方向性
• Authors: Weiming Zhuang, Chen Chen, Jingtao Li, Chaochao Chen, Yaochu Jin, 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)の交差点は、現実世界のアプリケーションに新たな可能性を開くユニークな機会を提供する。 一方、FLは、協調学習パラダイムとして、データの可用性を拡大することで、FM開発における課題を解決するのに役立ちます。 一方、事前訓練された知識と例外的な性能を備えたFMは、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）: 57.91211653592199
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The intersection of Foundation Model (FM) and Federated Learning (FL) presents a unique opportunity to unlock new possibilities for real-world applications. On the one hand, FL, as a collaborative learning paradigm, help address challenges in FM development by expanding data availability, enabling computation sharing, facilitating the collaborative development of FMs, tackling continuous data update, avoiding FM monopoly, response delay and FM service down. On the other hand, FM, equipped with pre-trained knowledge and exceptional performance, can serve as a robust starting point for FL. It can also generate synthetic data to enrich data diversity and enhance overall performance of FL. Meanwhile, FM unlocks new sharing paradigm and multi-task and multi-modality capabilities for FL. By examining the interplay between FL and FM, this paper presents the motivations, challenges, and future directions of empowering FL with FM and empowering FM with FL. We hope that this work provides a good foundation to inspire future research efforts to drive advancements in both fields.
• Abstract（参考訳）: 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)の交差点は、現実世界のアプリケーションに新たな可能性を開くユニークな機会を提供する。 一方、FLは、協調学習パラダイムとして、データの可用性を拡張し、計算共有を可能にし、FMの協調開発を容易にし、継続的なデータ更新に対処し、FM独占を避け、応答遅延とFMサービスをダウンさせることで、FM開発の課題に対処するのに役立つ。 一方、事前訓練された知識と例外的な性能を備えたFMは、FLの堅牢な出発点として機能する。 また、データの多様性を高め、FLの全体的な性能を高めるために合成データを生成することもできる。 一方、FMはFLのための新しい共有パラダイムとマルチタスク、マルチモダリティ機能を解放する。 本稿では, FLとFMの相互作用を調べることによって, FMによるFLの強化とFLによるFMの強化の動機, 課題, 今後の方向性を示す。 両分野の進歩を促進するために、今後の研究努力を刺激する良い基盤を提供することを期待している。

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