論文の概要: Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A General Framework

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2311.17431v3
• Date: Sat, 2 Dec 2023 15:06:05 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-05 12:09:50.964639
• Title: Grounding Foundation Models through Federated Transfer Learning: A General Framework
• Title（参考訳）: フェデレーション・トランスファー・ラーニングによる基礎モデル:汎用フレームワーク
• Authors: Yan Kang, Tao Fan, Hanlin Gu, Lixin Fan, Qiang Yang
• Abstract要約: GPT-4のような基礎モデル(FM)は、様々な自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて顕著な成功を収めている。 FMをドメイン固有のタスクに適応させたり、ドメイン固有の知識で拡張することで、FMの潜在能力を最大限に活用することができる。 近年,フェデレート・トランスファー・ラーニング(FTL)を活用したFMの基盤化の必要性が,学術と産業の両面で強く現れている。 FTL-FM研究の強い成長と、FTL-FMが産業応用に与える影響を動機として、FTL-FMフレームワークを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 20.895141258261894
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Foundation Models (FMs) such as GPT-4 encoded with vast knowledge and powerful emergent abilities have achieved remarkable success in various natural language processing and computer vision tasks. Grounding FMs by adapting them to domain-specific tasks or augmenting them with domain-specific knowledge enables us to exploit the full potential of FMs. However, grounding FMs faces several challenges, stemming primarily from constrained computing resources, data privacy, model heterogeneity, and model ownership. Federated Transfer Learning (FTL), the combination of federated learning and transfer learning, provides promising solutions to address these challenges. In recent years, the need for grounding FMs leveraging FTL, coined FTL-FM, has arisen strongly in both academia and industry. Motivated by the strong growth in FTL-FM research and the potential impact of FTL-FM on industrial applications, we propose an FTL-FM framework that formulates problems of grounding FMs in the federated learning setting, construct a detailed taxonomy based on the FTL-FM framework to categorize state-of-the-art FTL-FM works, and comprehensively overview FTL-FM works based on the proposed taxonomy. We also establish correspondences between FTL-FM and conventional phases of adapting FM so that FM practitioners can align their research works with FTL-FM. In addition, we overview advanced efficiency-improving and privacy-preserving techniques because efficiency and privacy are critical concerns in FTL-FM. Last, we discuss opportunities and future research directions of FTL-FM.
• Abstract（参考訳）: 膨大な知識と強力な創発能力を備えたGPT-4のような基礎モデル(FM)は、様々な自然言語処理やコンピュータビジョンタスクにおいて大きな成功を収めている。 FMをドメイン固有のタスクに適応させたり、ドメイン固有の知識で拡張することで、FMの潜在能力を最大限活用することができる。 しかし、基盤となるFMは、主に制約のあるコンピューティングリソース、データプライバシ、モデルの不均一性、モデルオーナシップなど、いくつかの課題に直面している。 フェデレーション・トランスファー・ラーニング(FTL)は、フェデレーション・ラーニングとトランスファー・ラーニングを組み合わせたもので、これらの課題に対処するための有望なソリューションを提供する。 近年、FTL-FMと呼ばれるFTLを利用したFMの接地の必要性が、学術と産業の両方で強く現れている。 本研究では,FTL-FM研究の高度化とFTL-FMの産業的応用への影響を背景として,FTL-FMフレームワークの構築,FTL-FMフレームワークに基づく詳細な分類法の構築,最先端のFTL-FM作品の分類,提案した分類法に基づくFTL-FM作品の包括的概要について述べる。 また、FTL-FMと従来のFM適応フェーズの対応性を確立し、FM実践者がFTL-FMと研究作業を整合させることができるようにした。 さらに、FTL-FMにおいて効率とプライバシーが重要となるため、高度な効率改善とプライバシー保護技術の概要を述べる。 最後に,FTL-FMの今後の研究の方向性について述べる。

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