論文の概要: Advances and Open Challenges in Federated Foundation Models
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2404.15381v4
- Date: Sun, 8 Sep 2024 09:38:11 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-09-11 02:42:12.688719
- 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, this 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 security. This survey also introduces the implementation requirement of FedFM and some practical FedFM applications. It highlights lessons learned 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 offers a blueprint 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を用いた訓練・微調整FMにおける通信,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する。
これは、トレーニング、推論、最適化、セキュリティ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。
FedFMに関する私たちの発見を明確に理解することで、学んだ教訓を強調します。
最後に、この調査は、FedFMの現状と課題に関する洞察を提供するだけでなく、将来の研究方向性の青写真を提供し、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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