論文の概要: Resource Allocation and Secure Wireless Communication in the Large Model-based Mobile Edge Computing System

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.00347v1
• Date: Sat, 29 Jun 2024 07:29:29 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-04 03:35:30.650546
• Title: Resource Allocation and Secure Wireless Communication in the Large Model-based Mobile Edge Computing System
• Title（参考訳）: 大規模モデルベースモバイルエッジコンピューティングシステムにおけるリソース割り当てとセキュア無線通信
• Authors: Zefan Wang, Yitong Wang, Jun Zhao,
• Abstract要約: 微調整の大規模モデルは計算集約的であり、多くのユーザにとって実用的ではないことが多い。 これらの課題に対処するために,オフサイトチューニングと物理層セキュリティを組み合わせたシステムを導入する。 本稿では,エッジ上に配置されたデータ所有者と大規模モデル所有者の計算資源配分の最適化に焦点をあてる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 17.170641947389505
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: With the rapid advancement of large models and mobile edge computing, transfer learning, particularly through fine-tuning, has become crucial for adapting models to downstream tasks. Traditionally, this requires users to share their data with model owners for fine-tuning, which is not only costly but also raises significant privacy concerns. Furthermore, fine-tuning large-scale models is computationally intensive and often impractical for many users. To tackle these challenges, we introduce a system that combines offsite-tuning with physical-layer security, which provides local data owners with a lightweight adapter and a compressed emulator. Data owners then fine-tune the adapter locally and securely send it back to the model owners through a confidential channel for integration, ensuring privacy and resource conservation. Our paper focuses on optimizing computational resource allocation among data owners and the large model owner deployed on edge, and on the compression ratio of adapters. We incorporate a secrecy uplink channel to maximize the utility that we defined while minimizing system costs like energy consumption and delay. The optimization uses the Dinkelbach algorithm, fractional programming, successive convex approximation and alternating optimization. Experiments demonstrate our algorithm's superiority over existing methods.
• Abstract（参考訳）: 大規模モデルとモバイルエッジコンピューティングの急速な進歩により、トランスファーラーニング、特に微調整によって、下流タスクにモデルを適応させるには、トランスファーラーニングが不可欠になっている。 伝統的に、これはユーザーがモデルオーナーとデータを共有して微調整することを要求する。 さらに、微調整された大規模モデルは計算集約的で、多くのユーザにとって実用的ではないことが多い。 これらの課題に対処するために、オフサイトチューニングと物理層セキュリティを組み合わせたシステムを導入し、ローカルデータ所有者に軽量なアダプタと圧縮エミュレータを提供する。 データ所有者は、アダプタをローカルに微調整し、モデル所有者に機密チャンネルを通じて安全に送信し、プライバシとリソースの保護を保証する。 本稿では,エッジ上に配置されたデータ所有者と大規模モデル所有者の計算資源配分の最適化と,アダプタの圧縮比に着目した。 我々は、エネルギー消費や遅延といったシステムコストを最小化しながら、私たちが定義したユーティリティを最大化するために、秘密のアップリンクチャネルを組み込んだ。 この最適化はディンケルバッハアルゴリズム、分数計画法、連続凸近似および交互最適化を用いる。 実験は既存の手法よりもアルゴリズムの方が優れていることを示す。

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