論文の概要: FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2309.00363v1
• Date: Fri, 1 Sep 2023 09:40:36 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-04 13:50:45.619285
• Title: FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning
• Title（参考訳）: FederatedScope-LLM:フェデレートラーニングにおける大規模言語モデルのための包括的パッケージ
• Authors: Weirui Kuang, Bingchen Qian, Zitao Li, Daoyuan Chen, Dawei Gao, Xuchen Pan, Yuexiang Xie, Yaliang Li, Bolin Ding, Jingren Zhou
• Abstract要約: 本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。 我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。 本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 70.38817963253034
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: LLMs have demonstrated great capabilities in various NLP tasks. Different entities can further improve the performance of those LLMs on their specific downstream tasks by fine-tuning LLMs. When several entities have similar interested tasks, but their data cannot be shared because of privacy concerns regulations, federated learning (FL) is a mainstream solution to leverage the data of different entities. However, fine-tuning LLMs in federated learning settings still lacks adequate support from existing FL frameworks because it has to deal with optimizing the consumption of significant communication and computational resources, data preparation for different tasks, and distinct information protection demands. This paper first discusses these challenges of federated fine-tuning LLMs, and introduces our package FS-LLM as a main contribution, which consists of the following components: (1) we build an end-to-end benchmarking pipeline, automizing the processes of dataset preprocessing, federated fine-tuning execution, and performance evaluation on federated LLM fine-tuning; (2) we provide comprehensive federated parameter-efficient fine-tuning algorithm implementations and versatile programming interfaces for future extension in FL scenarios with low communication and computation costs, even without accessing the full model; (3) we adopt several accelerating and resource-efficient operators for fine-tuning LLMs with limited resources and the flexible pluggable sub-routines for interdisciplinary study. We conduct extensive experiments to validate the effectiveness of FS-LLM and benchmark advanced LLMs with state-of-the-art parameter-efficient fine-tuning algorithms in FL settings, which also yields valuable insights into federated fine-tuning LLMs for the research community. To facilitate further research and adoption, we release FS-LLM at https://github.com/alibaba/FederatedScope/tree/llm.
• Abstract（参考訳）: LLMは様々なNLPタスクに優れた機能を示した。 異なるエンティティは、細調整のLLMにより、特定の下流タスクにおけるそれらのLLMの性能をさらに向上させることができる。 いくつかのエンティティが同様の関心のあるタスクを持っているが、プライバシに関する規制のためにデータは共有できない場合、フェデレートラーニング(FL)は、異なるエンティティのデータを活用する主要なソリューションである。 しかしながら、連合学習環境におけるllmの微調整は、重要なコミュニケーションと計算リソースの消費の最適化、異なるタスクのためのデータ準備、異なる情報保護要求に対処する必要があるため、既存のflフレームワークからの十分なサポートを欠いている。 This paper first discusses these challenges of federated fine-tuning LLMs, and introduces our package FS-LLM as a main contribution, which consists of the following components: (1) we build an end-to-end benchmarking pipeline, automizing the processes of dataset preprocessing, federated fine-tuning execution, and performance evaluation on federated LLM fine-tuning; (2) we provide comprehensive federated parameter-efficient fine-tuning algorithm implementations and versatile programming interfaces for future extension in FL scenarios with low communication and computation costs, even without accessing the full model; (3) we adopt several accelerating and resource-efficient operators for fine-tuning LLMs with limited resources and the flexible pluggable sub-routines for interdisciplinary study. 我々は,fs-llm と benchmark advanced llm の有効性を検証するために,fl 設定における最新パラメーター効率の良い微調整アルゴリズムを用いた広範囲な実験を行い,研究コミュニティのための統合微調整 llm について貴重な知見を得た。 さらなる研究と採用を容易にするため、FS-LLMをhttps://github.com/alibaba/FederatedScope/tree/llmでリリースします。

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