論文の概要: The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.04003v3
• Date: Tue, 7 May 2024 05:55:46 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-08 20:13:36.784799
• Title: The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models
• Title（参考訳）: 基礎モデルを用いたワイヤレス世界におけるフェデレーションラーニングの役割
• Authors: Zihan Chen, Howard H. Yang, Y. C. Tay, Kai Fong Ernest Chong, Tony Q. S. Quek,
• Abstract要約: ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。 現在、FMと連邦学習(FL)の相互作用の探索はまだ初期段階にある。 本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会について概観する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.8129893837421
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: Foundation models (FMs) are general-purpose artificial intelligence (AI) models that have recently enabled multiple brand-new generative AI applications. The rapid advances in FMs serve as an important contextual backdrop for the vision of next-generation wireless networks, where federated learning (FL) is a key enabler of distributed network intelligence. Currently, the exploration of the interplay between FMs and FL is still in its nascent stage. Naturally, FMs are capable of boosting the performance of FL, and FL could also leverage decentralized data and computing resources to assist in the training of FMs. However, the exceptionally high requirements that FMs have for computing resources, storage, and communication overhead would pose critical challenges to FL-enabled wireless networks. In this article, we explore the extent to which FMs are suitable for FL over wireless networks, including a broad overview of research challenges and opportunities. In particular, we discuss multiple new paradigms for realizing future intelligent networks that integrate FMs and FL. We also consolidate several broad research directions associated with these paradigms.
• Abstract（参考訳）: ファンデーションモデル(FM)は汎用人工知能(AI)モデルである。 FMの急速な進歩は、フェデレーション学習(FL)が分散ネットワークインテリジェンスの鍵となる次世代無線ネットワークのビジョンの重要な背景となっている。 現在、FMとFLの相互作用の探索はまだ初期段階にある。 当然、FMはFLの性能を高めることができ、FLはFMの訓練を支援するために分散化されたデータや計算資源を利用することもできる。 しかし、FMが計算資源、ストレージ、通信のオーバーヘッドに対して持つ極めて高い要求は、FL対応無線ネットワークにとって重要な課題となる。 本稿では、FMが無線ネットワークよりもFLに適した範囲について検討し、その研究課題と機会を概観する。 特に、FMとFLを統合した未来のインテリジェントネットワークを実現するための複数の新しいパラダイムについて論じる。 また、これらのパラダイムに関連する幅広い研究の方向性を整理する。

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