論文の概要: Advances and Open Challenges in Federated Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15381v3
- Date: Thu, 29 Aug 2024 11:03:57 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-08-30 19:08:38.967727
- Title: Advances and Open Challenges in Federated Foundation Models
- Title(参考訳): フェデレーションモデルの発展とオープンチャレンジ
- Authors: Chao Ren, Han Yu, Hongyi Peng, Xiaoli Tang, Bo Zhao, Liping Yi, Alysa Ziying Tan, Yulan Gao, Anran Li, 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): 34.37509703688661
- 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). This integration offers 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 FMs. 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. It highlights the potential of quantum computing to revolutionize the processes of training, inference, optimization, and data encryption. This survey also introduces the implementation requirement of FedFM and some practical FedFM applications. Then, this survey provides the lessons with a clear understanding of our findings for FedFM. Finally, this survey not only provides insights into the current state and challenges of FedFM but also paves the way for future research directions, 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、人工知能(AI)における変革的パラダイムである。
この統合は、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、機能強化を提供する。
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,新たな方法論,課題,今後の方向性を探究する。
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による訓練・微調整FMに固有の通信、スケーラビリティ、セキュリティに関する複雑な課題について検討する。
これは、トレーニング、推論、最適化、データ暗号化の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ている。
この調査ではまた、FedFMといくつかの実用的なFedFMアプリケーションの実装要件についても紹介する。
そこで本調査では,FedFMに関する知見の明確化について報告する。
最後に、この調査は、FedFMの現在の状況と課題に関する洞察を提供するだけでなく、今後の研究方向性の道を開いた上で、信頼できるソリューション開発の必要性を強調します。
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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