Fugu-MT 論文翻訳(概要): TriplePlay: Enhancing Federated Learning with CLIP for Non-IID Data and Resource Efficiency

論文の概要: TriplePlay: Enhancing Federated Learning with CLIP for Non-IID Data and Resource Efficiency

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.05347v2
Date: Tue, 8 Oct 2024 04:54:27 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-11-07 22:38:45.423442
Title: TriplePlay: Enhancing Federated Learning with CLIP for Non-IID Data and Resource Efficiency
Title（参考訳）: TriplePlay: CLIPによる非IIDデータとリソース効率の向上
Authors: Ahmed Imteaj, Md Zarif Hossain, Saika Zaman, Abdur R. Shahid,
Abstract要約: TriplePlayはCLIPをアダプタとして統合し、さまざまなデータ分散に対するFLの適応性とパフォーマンスを向上させるフレームワークである。シミュレーションの結果,TriplePlayはGPU使用コストを効果的に削減し,学習プロセスの高速化を実現し,通信オーバーヘッドの低減を図っている。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: The rapid advancement and increasing complexity of pretrained models, exemplified by CLIP, offer significant opportunities as well as challenges for Federated Learning (FL), a critical component of privacy-preserving artificial intelligence. This research delves into the intricacies of integrating large foundation models like CLIP within FL frameworks to enhance privacy, efficiency, and adaptability across heterogeneous data landscapes. It specifically addresses the challenges posed by non-IID data distributions, the computational and communication overheads of leveraging such complex models, and the skewed representation of classes within datasets. We propose TriplePlay, a framework that integrates CLIP as an adapter to enhance FL's adaptability and performance across diverse data distributions. This approach addresses the long-tail distribution challenge to ensure fairness while reducing resource demands through quantization and low-rank adaptation techniques.Our simulation results demonstrate that TriplePlay effectively decreases GPU usage costs and speeds up the learning process, achieving convergence with reduced communication overhead.
Abstract（参考訳）: CLIPによって実証された事前学習モデルの急速な進歩と複雑さの増大は、プライバシ保護人工知能の重要なコンポーネントであるフェデレートラーニング(FL)の課題と同様に、大きな機会を提供する。この研究は、プライバシー、効率、不均一なデータランドスケープに対する適応性を高めるために、FLフレームワークにCLIPのような大規模な基盤モデルを統合することの難しさを掘り下げている。これは、非IIDデータ分散によって引き起こされる課題、そのような複雑なモデルを活用する際の計算と通信のオーバーヘッド、データセット内のクラスの歪んだ表現に特に対処する。本稿では,CLIPをアダプタとして統合したフレームワークであるTriplePlayを提案する。提案手法は,量子化と低ランク適応技術による資源需要の低減を図りながら,資源需要の公平性を確保するための長期分布問題に対処し,TriplePlayがGPU使用コストを効果的に削減し,通信オーバーヘッドを低減して収束を達成できることをシミュレーションにより実証した。

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