論文の概要: Personalized Wireless Federated Learning for Large Language Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.13238v2
- Date: Fri, 13 Jun 2025 23:38:13 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-06-17 17:28:44.483093
- Title: Personalized Wireless Federated Learning for Large Language Models
- Title（参考訳）: 大規模言語モデルのためのパーソナライズされた無線フェデレーション学習
- Authors: Feibo Jiang, Li Dong, Siwei Tu, Yubo Peng, Kezhi Wang, Kun Yang, Cunhua Pan, Dusit Niyato,
- Abstract要約: 大規模言語モデル(LLM)は、無線ネットワークにおいて大きな変革をもたらしている。
無線環境では、LLMのトレーニングはセキュリティとプライバシに関する重大な課題に直面している。
本稿では,無線ネットワークにおけるLLMのトレーニング段階の体系的解析を行い,事前学習,命令チューニング,アライメントチューニングを行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 75.22457544349668
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Large language models (LLMs) have driven profound transformations in wireless networks. However, within wireless environments, the training of LLMs faces significant challenges related to security and privacy. Federated Learning (FL), with its decentralized architecture, offers enhanced data privacy protection. Nevertheless, when integrated with LLMs, FL still struggles with several critical limitations, including large-scale and heterogeneous data, resource-intensive training, and substantial communication overhead. To address these challenges, this paper first presents a systematic analysis of the distinct training stages of LLMs in wireless networks, including pre-training, instruction tuning, and alignment tuning. Building upon this foundation, we propose a Personalized Wireless Federated Fine-tuning (PWFF) framework. Initially, we utilize the adapter and Low-Rank Adaptation (LoRA) techniques to decrease energy consumption, while employing global partial aggregation to reduce communication delay. Subsequently, we develop two reward models and design a personalized loss function to fulfill the goal of personalized learning. Furthermore, we implement a local multi-objective alignment to ensure the stability and effectiveness of the FL process. Finally, we conduct a series of simulations to validate the performance of the proposed PWFF method and provide an in-depth discussion of the open issues.
- Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、無線ネットワークにおいて大きな変革をもたらしている。
しかし、無線環境では、LLMのトレーニングはセキュリティとプライバシに関する重大な課題に直面している。
Federated Learning(FL)はその分散アーキテクチャで、データプライバシ保護の強化を提供する。
それでも、LLMと統合した場合、FLは大規模で異質なデータ、リソース集約トレーニング、かなりの通信オーバーヘッドなど、いくつかの重要な制限に悩まされている。
これらの課題に対処するため,本稿では,まず,無線ネットワークにおけるLCMの個別訓練段階について,事前学習,命令チューニング,アライメントチューニングを含む系統的解析を行った。
そこで我々はPersonalized Wireless Federated Fine-tuning(PWFF)フレームワークを提案する。
まず, アダプタとローランド適応 (LoRA) 技術を用いて, 通信遅延の低減にグローバルな部分的アグリゲーションを用いながら, エネルギー消費の低減を図る。
次に,2つの報酬モデルを開発し,パーソナライズされた学習目標を達成するためにパーソナライズされた損失関数を設計する。
さらに,FLプロセスの安定性と有効性を確保するために,局所多目的アライメントを実装した。
最後に,提案したPWFF法の性能評価と,オープン問題に関する詳細な議論を行うため,一連のシミュレーションを行った。
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