論文の概要: Federated Domain-Specific Knowledge Transfer on Large Language Models Using Synthetic Data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2405.14212v1
• Date: Thu, 23 May 2024 06:14:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-24 18:45:29.210889
• Title: Federated Domain-Specific Knowledge Transfer on Large Language Models Using Synthetic Data
• Title（参考訳）: 合成データを用いた大規模言語モデルにおけるドメイン特化知識のフェデレーション
• Authors: Haoran Li, Xinyuan Zhao, Dadi Guo, Hanlin Gu, Ziqian Zeng, Yuxing Han, Yangqiu Song, Lixin Fan, Qiang Yang,
• Abstract要約: フェデレートされたドメイン固有の知識伝達フレームワークを紹介する。 クライアントのデータプライバシを保護しながら、LLMからSLMへのドメイン固有の知識転送を可能にする。 提案されたFDKTフレームワークは、プライバシー予算が10未満のSLMのタスクパフォーマンスを約5%改善する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 53.70870879858533
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As large language models (LLMs) demonstrate unparalleled performance and generalization ability, LLMs are widely used and integrated into various applications. When it comes to sensitive domains, as commonly described in federated learning scenarios, directly using external LLMs on private data is strictly prohibited by stringent data security and privacy regulations. For local clients, the utilization of LLMs to improve the domain-specific small language models (SLMs), characterized by limited computational resources and domain-specific data, has attracted considerable research attention. By observing that LLMs can empower domain-specific SLMs, existing methods predominantly concentrate on leveraging the public data or LLMs to generate more data to transfer knowledge from LLMs to SLMs. However, due to the discrepancies between LLMs' generated data and clients' domain-specific data, these methods cannot yield substantial improvements in the domain-specific tasks. In this paper, we introduce a Federated Domain-specific Knowledge Transfer (FDKT) framework, which enables domain-specific knowledge transfer from LLMs to SLMs while preserving clients' data privacy. The core insight is to leverage LLMs to augment data based on domain-specific few-shot demonstrations, which are synthesized from private domain data using differential privacy. Such synthetic samples share similar data distribution with clients' private data and allow the server LLM to generate particular knowledge to improve clients' SLMs. The extensive experimental results demonstrate that the proposed FDKT framework consistently and greatly improves SLMs' task performance by around 5\% with a privacy budget of less than 10, compared to local training on private data.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、並列性能と一般化能力を示すため、LLMは広く使われ、様々なアプリケーションに統合されている。 連合学習のシナリオで一般的に説明されるセンシティブなドメインでは、プライベートデータに外部のLLMを直接使用するのは、厳格なデータセキュリティとプライバシ規則によって厳格に禁止されている。 ローカルクライアントにとって、限られた計算資源とドメイン固有データによって特徴付けられるドメイン固有小言語モデル(SLM)を改善するためのLLMの利用は、かなりの研究関心を集めている。 LLMがドメイン固有のSLMを活用できることを観察することで、既存の手法は、LLMからSLMへ知識を伝達するためのより多くのデータを生成するために、公開データまたはLLMを活用することに主に集中する。 しかし、LLMが生成するデータとクライアントのドメイン固有のデータとの相違により、これらの手法はドメイン固有のタスクに大きな改善をもたらすことはできない。 本稿では,クライアントのデータプライバシを保護しながら,LLMからSLMへのドメイン固有の知識伝達を可能にするFDKTフレームワークを提案する。 中心となる洞察は、LLMを活用して、ディファレンシャルプライバシを使用してプライベートドメインデータから合成される、ドメイン固有の数ショットのデモに基づいてデータを拡張することである。 このような合成サンプルは、クライアントのプライベートデータと類似したデータ分布を共有し、サーバのLSMが特定の知識を生成してクライアントのSLMを改善する。 提案したFDKTフレームワークは,プライバシ予算が10未満のSLMのタスク性能を,プライベートデータによるローカルトレーニングと比較して連続的に,かつ大幅に向上することを示した。

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