論文の概要: FedMKT: Federated Mutual Knowledge Transfer for Large and Small Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.02224v2
• Date: Tue, 18 Jun 2024 08:17:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-06-20 01:15:43.844705
• Title: FedMKT: Federated Mutual Knowledge Transfer for Large and Small Language Models
• Title（参考訳）: FedMKT:大規模・小規模言語モデルの相互知識伝達
• Authors: Tao Fan, Guoqiang Ma, Yan Kang, Hanlin Gu, Yuanfeng Song, Lixin Fan, Kai Chen, Qiang Yang,
• Abstract要約: FedMKTは、大小の言語モデルのためのパラメータ効率の良い相互知識伝達フレームワークである。 我々は,FedMKTがLLMとSLMの両方の性能を同時に向上させることを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 28.284346666217207
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Recent research in federated large language models (LLMs) has primarily focused on enabling clients to fine-tune their locally deployed homogeneous LLMs collaboratively or on transferring knowledge from server-based LLMs to small language models (SLMs) at downstream clients. However, a significant gap remains in the simultaneous mutual enhancement of both the server's LLM and clients' SLMs. To bridge this gap, we propose FedMKT, a parameter-efficient federated mutual knowledge transfer framework for large and small language models. This framework is designed to adaptively transfer knowledge from the server's LLM to clients' SLMs while concurrently enriching the LLM with clients' unique domain insights. We facilitate token alignment using minimum edit distance (MinED) and then selective mutual knowledge transfer between client-side SLMs and a server-side LLM, aiming to collectively enhance their performance. Through extensive experiments across three distinct scenarios, we evaluate the effectiveness of FedMKT using various public LLMs and SLMs on a range of NLP text generation tasks. Empirical results demonstrate that FedMKT simultaneously boosts the performance of both LLMs and SLMs.
• Abstract（参考訳）: 連合型大規模言語モデル(LLM)の最近の研究は、クライアントがローカルにデプロイされた同種LLMを協調的に微調整することや、サーバベースのLLMから下流クライアントでの小さな言語モデル(SLM)への知識伝達に重点を置いている。 しかし、サーバのLLMとクライアントのSLMの相互強化には大きなギャップが残っている。 このギャップを埋めるため、大小言語モデルのためのパラメータ効率の高い相互知識伝達フレームワークであるFedMKTを提案する。 このフレームワークは、サーバのLLMからクライアントのSLMへ知識を適応的に転送し、同時にクライアントのユニークなドメイン洞察でLLMを豊かにするように設計されている。 最小編集距離(MinED)を用いてトークンアライメントを容易にし、クライアント側SLMとサーバ側LCM間の選択的相互知識伝達を行い、その性能を総合的に向上する。 3つの異なるシナリオにわたる広範囲な実験を通じて、NLPテキスト生成タスクにおいて、様々な公共LLMとSLMを用いてFedMKTの有効性を評価する。 実験結果から,FedMKTはLLMとSLMの両方の性能を同時に向上させることが示された。

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