Fugu-MT 論文翻訳(概要): CELLM: An Efficient Communication in Large Language Models Training for Federated Learning

論文の概要: CELLM: An Efficient Communication in Large Language Models Training for Federated Learning

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.20557v1
Date: Tue, 30 Jul 2024 05:24:08 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 18:19:06.893803
Title: CELLM: An Efficient Communication in Large Language Models Training for Federated Learning
Title（参考訳）: CellM:フェデレートラーニングのための大規模言語モデルにおける効率的なコミュニケーション
Authors: Raja Vavekanand, Kira Sam,
Abstract要約: 本論文は,フェデレートラーニング(FL)における大規模言語モデル(LLM)の効率的な学習手法の開発を目的とする。まず,ローランク適応(LoRA)を用いて局所モデルトレーニングの計算負荷を削減する。第2に、コミュニケーションコストを大幅に削減するために、トレーニング全体を通してスパース更新を通信します。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Federated Learning (FL) is a recent model training paradigm in which client devices collaboratively train a model without ever aggregating their data. Crucially, this scheme offers users potential privacy and security benefits by only ever communicating updates to the model weights to a central server as opposed to traditional machine learning (ML) training which directly communicates and aggregates data. However, FL training suffers from statistical heterogeneity as clients may have differing local data distributions. Large language models (LLMs) offer a potential solution to this issue of heterogeneity given that they have consistently been shown to be able to learn on vast amounts of noisy data. While LLMs are a promising development for resolving the consistent issue of non-I.I.D. Clients in federated settings exacerbate two other bottlenecks in FL: limited local computing and expensive communication. This thesis aims to develop efficient training methods for LLMs in FL. To this end, we employ two critical techniques in enabling efficient training. First, we use low-rank adaptation (LoRA) to reduce the computational load of local model training. Second, we communicate sparse updates throughout training to significantly cut down on communication costs. Taken together, our method reduces communication costs by up to 10x over vanilla LoRA and up to 5x over more complex sparse LoRA baselines while achieving greater utility. We emphasize the importance of carefully applying sparsity and picking effective rank and sparsity configurations for federated LLM training.
Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、クライアントデバイスがデータを集約することなく、協調的にモデルをトレーニングする、最近のモデルトレーニングパラダイムである。重要なのは、このスキームは、データを直接通信し集約する従来の機械学習(ML)トレーニングとは対照的に、モデルウェイトに対するアップデートを中央サーバに通信するだけで、潜在的なプライバシとセキュリティ上のメリットを提供する。しかし、FLトレーニングは、クライアントがローカルデータの分布が異なる可能性があるため、統計的不均一性に悩まされている。大規模言語モデル(LLM)は、膨大なノイズデータから学習できることが一貫して示されていることから、この不均一性の問題に対する潜在的な解決策を提供する。 LLMは、非I.D.クライアントのフェデレーション設定における一貫した問題を解決するための有望な開発であるが、FLの他の2つのボトルネック、すなわちローカルコンピューティングと高価な通信を悪化させる。本論文は,FL における LLM の効率的な学習手法の開発を目的とする。この目的のために、効率的なトレーニングを可能にするために、2つの重要なテクニックを採用している。まず,ローランク適応(LoRA)を用いて局所モデルトレーニングの計算負荷を削減する。第2に、コミュニケーションコストを大幅に削減するために、トレーニング全体を通してスパース更新を通信します。本手法は,バニラロラ上での通信コストを最大10倍に削減し,より複雑な疎いロラベースラインを最大5倍に削減する。フェデレートLDMトレーニングにおいて,スペーサを慎重に適用し,効果的なランクとスペーサ構成を選択することの重要性を強調した。

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