論文の概要: Advances and Open Challenges in Federated Learning with Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15381v1
- Date: Tue, 23 Apr 2024 09:44:58 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-04-25 15:44:33.594490
- Title: Advances and Open Challenges in Federated Learning with Foundation Models
- Title(参考訳): ファウンデーションモデルによるフェデレーションラーニングの進展とオープンチャレンジ
- Authors: Chao Ren, Han Yu, Hongyi Peng, Xiaoli Tang, Anran Li, Yulan Gao, Alysa Ziying Tan, Bo Zhao, Xiaoxiao Li, Zengxiang Li, Qiang Yang,
- Abstract要約: ファウンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の統合は、人工知能(AI)における変革的パラダイムを提示する
本稿では,フェデレーション・ファンデーション・モデル(FedFM)の新興分野に関する包括的調査を行う。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 34.389498604151946
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: The integration of Foundation Models (FMs) with Federated Learning (FL) presents a transformative paradigm in Artificial Intelligence (AI), offering enhanced capabilities while addressing concerns of privacy, data decentralization, and computational efficiency. This paper provides a comprehensive survey of the emerging field of Federated Foundation Models (FedFM), elucidating their synergistic relationship and exploring novel methodologies, challenges, and future directions that the FL research field needs to focus on in order to thrive in the age of foundation models. A systematic multi-tiered taxonomy is proposed, categorizing existing FedFM approaches for model training, aggregation, trustworthiness, and incentivization. Key challenges, including how to enable FL to deal with high complexity of computational demands, privacy considerations, contribution evaluation, and communication efficiency, are thoroughly discussed. Moreover, the paper explores the intricate challenges of communication, scalability and security inherent in training/fine-tuning FMs via FL, highlighting the potential of quantum computing to revolutionize the training, inference, optimization and data encryption processes. This survey underscores the importance of further research to propel innovation in FedFM, emphasizing the need for developing trustworthy solutions. It serves as a foundational guide for researchers and practitioners interested in contributing to this interdisciplinary and rapidly advancing field.
- Abstract(参考訳): ファンデーションモデル(FM)とフェデレートラーニング(FL)の統合は、プライバシ、データ分散化、計算効率に関する懸念に対処しながら、強化された能力を提供する人工知能(AI)において、変革的なパラダイムを提供する。
本稿では,フェデレーション・ファンデーション・モデル (FedFM) の新興分野を包括的に調査し,そのシナジスティックな関係を解明し,基礎モデルの発展に向け,FL研究分野が集中する必要がある新たな方法論,課題,今後の方向性を探求する。
モデルトレーニング、アグリゲーション、信頼性、インセンティブ化のための既存のFedFMアプローチを分類し、体系的な多層分類を提案する。
FLの計算要求の複雑さへの対処、プライバシーの考慮、コントリビューション評価、通信効率など、主な課題について詳しく論じる。
さらに、FLによるトレーニング/微調整FMに固有の通信、スケーラビリティ、セキュリティの複雑な課題について検討し、トレーニング、推論、最適化、データ暗号化プロセスに革命をもたらす量子コンピューティングの可能性を強調した。
この調査は、FedFMにおけるイノベーションを促進するためのさらなる研究の重要性を強調し、信頼できるソリューションを開発する必要性を強調している。
これは、この学際的で急速に進歩する分野に貢献することに興味を持つ研究者や実践者のための基礎的なガイドとして機能する。
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