論文の概要: On-Device Collaborative Language Modeling via a Mixture of Generalists and Specialists
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2409.13931v2
- Date: Tue, 1 Oct 2024 21:18:07 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-11-07 04:28:44.135304
- Title: On-Device Collaborative Language Modeling via a Mixture of Generalists and Specialists
- Title（参考訳）: ジェネラリストとスペシャリストの混在によるオンデバイス協調言語モデリング
- Authors: Dongyang Fan, Bettina Messmer, Martin Jaggi,
- Abstract要約: 我々は、$textbfG$eneralists と $textbfS$pecialists (CoMiGS) の $textbfMi$xture を用いた新しい $textbfCo$llaborative Learning アプローチを提案する。
このアプローチは、エンドユーザー全体にわたって特定の専門家を集約し、他者がユーザー固有のデータセットに特化するようにローカライズされたままにすることで、ジェネラリストやスペシャリストを区別する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.68104398807581
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: On-device LLMs have gained increasing attention for their ability to enhance privacy and provide a personalized user experience. To facilitate learning with private and scarce local data, federated learning has become a standard approach, though it introduces challenges related to system and data heterogeneity among end users. As a solution, we propose a novel $\textbf{Co}$llaborative learning approach with a $\textbf{Mi}$xture of $\textbf{G}$eneralists and $\textbf{S}$pecialists (CoMiGS), being the first to effectively address both. Our approach distinguishes generalists and specialists by aggregating certain experts across end users while keeping others localized to specialize in user-specific datasets. A key innovation of our method is the bi-level optimization formulation of the Mixture-of-Experts learning objective, where the router is updated using a separate validation set that represents the target distribution. CoMiGS effectively balances collaboration and personalization, as demonstrated by its superior performance in scenarios with high data heterogeneity across multiple datasets. By design, our approach accommodates users' varying computational resources through different numbers of specialists. By decoupling resource abundance from data quantity, CoMiGS remains robust against overfitting-due to the generalists' regularizing effect-while adapting to local data through specialist expertise.
- Abstract（参考訳）: デバイス上でのLDMは、プライバシを強化し、パーソナライズされたユーザエクスペリエンスを提供する能力に対して、注目を集めている。
個人的・希少なローカルデータによる学習を容易にするために,エンドユーザ間のシステムやデータの異質性に関する課題を導入しながらも,フェデレーション学習が標準的アプローチとなっている。
解決策として,$\textbf{Co}$llaborative learning approach with a $\textbf{Mi}$xture of $\textbf{G}$eneralists and $\textbf{S}$pecialists (CoMiGS)を提案する。
このアプローチは、エンドユーザー全体にわたって特定の専門家を集約し、他者がユーザー固有のデータセットに特化するようにローカライズされたままにすることで、ジェネラリストやスペシャリストを区別する。
提案手法の重要な革新は、目標分布を表す別個の検証セットを用いてルータを更新する、Mixture-of-Experts学習目標の2レベル最適化の定式化である。
CoMiGSはコラボレーションとパーソナライゼーションのバランスを効果的に保ち、複数のデータセットにわたる高いデータの均一性を持つシナリオにおける優れたパフォーマンスによって実証されている。
提案手法は, 利用者の様々な計算資源を, 各種の専門家によって設計する。
資源をデータ量から切り離すことによって、CoMiGSは、スペシャリストが専門知識を通じてローカルデータに適応する規則化効果に対して、過度に適合することに対して頑健である。
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