論文の概要: Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with Communication Cost under 18 Kilobytes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.06353v5
• Date: Mon, 27 May 2024 08:31:47 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-29 08:25:17.000761
• Title: Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with Communication Cost under 18 Kilobytes
• Title（参考訳）: 通信コストが18キロバイト未満の10億大言語モデルのフェデレーションフルパラメータチューニング
• Authors: Zhen Qin, Daoyuan Chen, Bingchen Qian, Bolin Ding, Yaliang Li, Shuiguang Deng,
• Abstract要約: 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、自然言語命令に対する応答性を改善するために微調整が必要である。 FedKSeedは、ランダムシードの有限セットによるゼロ階最適化を採用している。 サーバとクライアント間の通信要求を大幅に減らし、ランダムなシードをわずかに減らします。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.4856038354195
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Pre-trained large language models (LLMs) need fine-tuning to improve their responsiveness to natural language instructions. Federated learning offers a way to fine-tune LLMs using the abundant data on end devices without compromising data privacy. Most existing federated fine-tuning methods for LLMs rely on parameter-efficient fine-tuning techniques, which may not reach the performance height possible with full-parameter tuning. However, federated full-parameter tuning of LLMs is a non-trivial problem due to the immense communication cost. This work introduces FedKSeed that employs zeroth-order optimization with a finite set of random seeds. It significantly reduces transmission requirements between the server and clients to just a few random seeds and scalar gradients, amounting to only a few thousand bytes, making federated full-parameter tuning of billion-sized LLMs possible on devices. Building on it, we develop a strategy enabling probability-differentiated seed sampling, prioritizing perturbations with greater impact on model accuracy. Experiments across six scenarios with various LLMs, datasets and data partitions demonstrate that our approach outperforms existing federated LLM fine-tuning methods in both communication efficiency and new task generalization.
• Abstract（参考訳）: 事前訓練された大規模言語モデル(LLM)は、自然言語命令に対する応答性を改善するために微調整が必要である。 フェデレーション学習は、データプライバシを損なうことなく、エンドデバイス上の豊富なデータを使用してLLMを微調整する方法を提供する。 LLMの既存のファインチューニング手法の多くはパラメータ効率のよいファインチューニング技術に依存しており、フルパラメータチューニングでは性能の高さに到達できない可能性がある。 しかし,LLMのフェデレーションフルパラメータチューニングは通信コストが大きいため,非自明な問題である。 この研究は、有限個のランダムシードからなるゼロ階最適化を利用するFedKSeedを導入している。 サーバとクライアント間の通信要求をわずかにランダムなシードとスカラー勾配に減らし、数千バイトに減らし、デバイス上で数十億のLLMのフルパラメータチューニングを可能にする。 そこで我々は,確率微分型シードサンプリングを実現する手法を開発し,モデル精度に大きな影響を与える摂動の優先順位付けを行う。 各種LLM,データセット,データパーティションを用いた6つのシナリオを対象とした実験により,我々の手法は,コミュニケーション効率とタスク一般化の両面において,既存のLLMファインチューニング手法よりも優れていることを示した。

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