論文の概要: Safely Learning with Private Data: A Federated Learning Framework for Large Language Model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.14898v4
• Date: Sun, 22 Dec 2024 08:16:28 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:52:27.630889
• Title: Safely Learning with Private Data: A Federated Learning Framework for Large Language Model
• Title（参考訳）: プライベートデータによる安全な学習 - 大規模言語モデルのためのフェデレーション学習フレームワーク
• Authors: JiaYing Zheng, HaiNan Zhang, LingXiang Wang, WangJie Qiu, HongWei Zheng, ZhiMing Zheng,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散プライベートデータを用いたモデルのトレーニングに理想的なソリューションである。 FedAvgのような従来のフレームワークは、大きな言語モデル(LLM)には適さない 本稿では,サーバサイド攻撃とピアクライアント攻撃の両方によるデータ漏洩を防止するFL-GLMを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.1077263218029105
• License:
• Abstract: Private data, being larger and quality-higher than public data, can greatly improve large language models (LLM). However, due to privacy concerns, this data is often dispersed in multiple silos, making its secure utilization for LLM training a challenge. Federated learning (FL) is an ideal solution for training models with distributed private data, but traditional frameworks like FedAvg are unsuitable for LLM due to their high computational demands on clients. An alternative, split learning, offloads most training parameters to the server while training embedding and output layers locally, making it more suitable for LLM. Nonetheless, it faces significant challenges in security and efficiency. Firstly, the gradients of embeddings are prone to attacks, leading to potential reverse engineering of private data. Furthermore, the server's limitation of handle only one client's training request at a time hinders parallel training, severely impacting training efficiency. In this paper, we propose a Federated Learning framework for LLM, named FL-GLM, which prevents data leakage caused by both server-side and peer-client attacks while improving training efficiency. Specifically, we first place the input block and output block on local client to prevent embedding gradient attacks from server. Secondly, we employ key-encryption during client-server communication to prevent reverse engineering attacks from peer-clients. Lastly, we employ optimization methods like client-batching or server-hierarchical, adopting different acceleration methods based on the actual computational capabilities of the server. Experimental results on NLU and generation tasks demonstrate that FL-GLM achieves comparable metrics to centralized chatGLM model, validating the effectiveness of our federated learning framework.
• Abstract（参考訳）: 公開データよりも大きく、高品質なプライベートデータは、大きな言語モデル(LLM)を大幅に改善することができる。 しかし、プライバシー上の懸念から、このデータは複数のサイロに分散されることが多く、LLMトレーニングの安全な利用が課題となっている。 Federated Learning(FL)は、分散プライベートデータでモデルをトレーニングするのに理想的なソリューションだが、クライアントに対する高い計算要求のため、従来のFedAvgのようなフレームワークはLLMには適さない。 代替のスプリットラーニングでは、ほとんどのトレーニングパラメータをサーバにオフロードし、ローカルに埋め込み層と出力層をトレーニングすることで、LLMにもっと適している。 それでも、セキュリティと効率の面で大きな課題に直面している。 まず、埋め込みの勾配は攻撃を受けやすいため、プライベートデータのリバースエンジニアリングにつながる可能性がある。 さらに、サーバが一度にひとつのクライアントのトレーニング要求のみを処理することの制限は、並列トレーニングを妨げ、トレーニング効率に深刻な影響を与えます。 本稿では,FL-GLMというLDMのためのフェデレートラーニングフレームワークを提案する。このフレームワークは,サーバ側とピア側の両方の攻撃によるデータ漏洩を防止し,トレーニング効率を向上する。 具体的には、まず入力ブロックと出力ブロックをローカルクライアントに配置し、サーバからの埋め込み勾配攻撃を防止する。 第2に,クライアントサーバ間通信において,ピアクライアントからのリバースエンジニアリング攻撃を防止するために,キー暗号化を用いる。 最後に、クライアントバッチやサーバ階層といった最適化手法を採用し、サーバの実際の計算能力に基づいて異なる加速度手法を採用する。 NLUおよび生成タスクの実験結果から,FL-GLMは集中型チャットGLMモデルに匹敵する指標を達成し,フェデレートした学習フレームワークの有効性を検証した。

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