論文の概要: A Web-Based Solution for Federated Learning with LLM-Based Automation

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2408.13010v1
• Date: Fri, 23 Aug 2024 11:57:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-08-26 15:10:31.037697
• Title: A Web-Based Solution for Federated Learning with LLM-Based Automation
• Title（参考訳）: LLM自動化によるフェデレーション学習のためのWebベースソリューション
• Authors: Chamith Mawela, Chaouki Ben Issaid, Mehdi Bennis,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、分散デバイス間で協調的な機械学習に有望なアプローチを提供する。 我々は,フェデレート平均化(FedAvg)アルゴリズムをサポートするユーザフレンドリーなWebアプリケーションを開発した。 FLにおける意図に基づく自動化を、カスタマイズされたデータセットで訓練された微調整言語モデル(LLM)を用いて検討する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 34.756818299081736
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) offers a promising approach for collaborative machine learning across distributed devices. However, its adoption is hindered by the complexity of building reliable communication architectures and the need for expertise in both machine learning and network programming. This paper presents a comprehensive solution that simplifies the orchestration of FL tasks while integrating intent-based automation. We develop a user-friendly web application supporting the federated averaging (FedAvg) algorithm, enabling users to configure parameters through an intuitive interface. The backend solution efficiently manages communication between the parameter server and edge nodes. We also implement model compression and scheduling algorithms to optimize FL performance. Furthermore, we explore intent-based automation in FL using a fine-tuned Language Model (LLM) trained on a tailored dataset, allowing users to conduct FL tasks using high-level prompts. We observe that the LLM-based automated solution achieves comparable test accuracy to the standard web-based solution while reducing transferred bytes by up to 64% and CPU time by up to 46% for FL tasks. Also, we leverage the neural architecture search (NAS) and hyperparameter optimization (HPO) using LLM to improve the performance. We observe that by using this approach test accuracy can be improved by 10-20% for the carried out FL tasks.
• Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(FL)は、分散デバイス間で協調的な機械学習に有望なアプローチを提供する。 しかし、その採用は、信頼性の高い通信アーキテクチャの構築の複雑さと、機械学習とネットワークプログラミングの両方の専門知識の必要性によって妨げられている。 本稿では、意図に基づく自動化を統合しつつ、FLタスクのオーケストレーションを簡単にする包括的ソリューションを提案する。 我々は,FedAvg(Federated Averaging)アルゴリズムをサポートするユーザフレンドリーなWebアプリケーションを開発した。 バックエンドソリューションは、パラメータサーバとエッジノード間の通信を効率的に管理する。 また、FL性能を最適化するためにモデル圧縮とスケジューリングアルゴリズムを実装した。 さらに、カスタマイズされたデータセットに基づいて訓練された微調整言語モデル(LLM)を用いて、FLにおける意図に基づく自動化について検討し、高いレベルのプロンプトを用いてFLタスクを実行できるようにする。 LLMベースの自動化ソリューションは、標準的なWebベースソリューションに匹敵するテスト精度を達成し、転送バイトを最大64%削減し、FLタスクのCPU時間を最大46%削減する。 また、LLMを用いたニューラルアーキテクチャサーチ(NAS)とハイパーパラメータ最適化(HPO)を活用して性能を向上する。 本研究では,本手法を用いることで,FLタスクの精度を10～20%向上できることを示す。

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