論文の概要: Data Quality Control in Federated Instruction-tuning of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.11540v2
• Date: Fri, 28 Feb 2025 14:35:58 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-03-03 16:38:45.051234
• Title: Data Quality Control in Federated Instruction-tuning of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのフェデレーション学習におけるデータ品質制御
• Authors: Yaxin Du, Rui Ye, Fengting Yuchi, Wanru Zhao, Jingjing Qu, Yanfeng Wang, Siheng Chen,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)は、大きな言語モデルのプライバシ保護と協調的な命令チューニングを可能にする。 ローカルクライアントには、トレーニング前にノイズや低品質のサンプルをフィルタリングするグローバルな可視性がない。 我々は,動的データ品質制御を備えた新しいフェデレーション・インストラクション・チューニング・フレームワークであるFedDQCを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 43.29678396558287
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated Learning (FL) enables privacy-preserving collaborative instruction tuning of large language models (LLMs) by leveraging massively distributed data. However, the decentralized nature of FL exacerbates data quality challenges, as local clients lack global visibility to filter noisy or low-quality samples before training. To resolve this issue, we propose FedDQC, a novel federated instruction tuning framework with dynamic data quality control. Our approach introduces two key innovations. First, we propose instruction-response alignment (IRA), an efficient client-side metric for quality evaluation requiring only low-cost inference. We validate that higher-IRA data corresponds to more relevant and easier-to-learn question-answer pairs. Second, mirroring the human easy-to-hard knowledge acquisition process, we design a quality-aware hierarchical FL training framework, where the LLM is progressively fine-tuned from high- to low-IRA data in a collaborative manner. The framework also supports adaptive data quality assessment at each hierarchy, enabling dynamic adjustments throughout the training process. Extensive experiments on synthetic and real-world datasets show that our method significantly improves LLM performance on mixed-quality data in FL.
• Abstract（参考訳）: FL(Federated Learning)は,大規模分散データを活用することで,大規模言語モデル(LLM)のプライバシ保護による協調的チューニングを可能にする。 しかし、FLの分散した性質は、訓練前にノイズや低品質のサンプルをフィルタリングするグローバルな可視性に欠けるため、データ品質の課題を悪化させる。 この問題を解決するために,動的データ品質制御を備えた新しいフェデレーション・インストラクション・チューニング・フレームワークであるFedDQCを提案する。 このアプローチには2つの重要なイノベーションがあります。 まず、低コストな推論のみを必要とする品質評価のための効率的なクライアント側メトリックである命令応答アライメント(IRA)を提案する。 より高いIRAデータはより関連性が高く、より学習しやすい問合せ対に対応することを検証した。 第2に,人間の知識獲得プロセスの反映として,LLMをハイIRAデータから低IRAデータへ段階的に微調整する,品質に配慮した階層的FLトレーニングフレームワークを設計する。 フレームワークはまた、各階層での適応データ品質評価をサポートし、トレーニングプロセス全体を通して動的調整を可能にする。 合成および実世界のデータセットに対する大規模な実験により、FLの混合品質データ上でのLLM性能が著しく向上することが示された。

関連論文リスト

• Feasible Learning [78.6167929413604]
  本稿では,サンプル中心の学習パラダイムであるFeasible Learning(FL)を紹介する。 大規模言語モデルにおける画像分類, 年齢回帰, 好みの最適化といった経験的分析により, FLを用いて訓練したモデルでは, 平均的性能に限界があるものの, ERMと比較して改善された尾の挙動を示しながらデータから学習できることが実証された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-24T20:39:38Z)
• Star-Agents: Automatic Data Optimization with LLM Agents for Instruction Tuning [71.2981957820888]
  本稿では,データセット間のデータ品質向上を自動化する新しいStar-Agentsフレームワークを提案する。 このフレームワークは最初,複数のLDMエージェントを用いた多様なインストラクションデータを生成する。 生成したデータは、難易度と品質の両方を評価する二重モデル法を用いて厳密な評価を行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-21T02:30:53Z)
• Efficient Alignment of Large Language Models via Data Sampling [0.4915744683251149]
  本稿では,少数の高品質サブセットを同定し,効率的なアライメントのための情報理論に基づく手法を提案する。 提案手法を用いたモデルでは,他のサンプリング手法よりも優れた性能を示し,全データセットに対応するモデルに匹敵する性能を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-11-15T19:36:15Z)
• Entropy Law: The Story Behind Data Compression and LLM Performance [115.70395740286422]
  モデル性能はトレーニングデータの圧縮比と負の相関関係にあり,トレーニング損失が小さくなるのが普通である。 エントロピー法則の知見に基づいて, 極めて効率的で普遍的なデータ選択法を提案する。 また,モデルトレーニング開始時の潜在的な性能リスクを検出するエントロピー法則の興味深い応用を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-07-09T08:14:29Z)
• FedMAP: Unlocking Potential in Personalized Federated Learning through Bi-Level MAP Optimization [11.040916982022978]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データに基づく機械学習モデルの協調トレーニングを可能にする。 クライアント間でのデータはしばしば、クラス不均衡、特徴分散スキュー、サンプルサイズ不均衡、その他の現象によって大きく異なる。 本稿では,バイレベル最適化を用いた新しいベイズPFLフレームワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T11:28:06Z)
• An Aggregation-Free Federated Learning for Tackling Data Heterogeneity [50.44021981013037]
  フェデレートラーニング(FL)は、分散データセットからの知識を活用する効果に頼っている。 従来のFLメソッドでは、クライアントが前回のトレーニングラウンドからサーバが集約したグローバルモデルに基づいてローカルモデルを更新するアグリゲート-then-adaptフレームワークを採用している。 我々は,新しいアグリゲーションフリーFLアルゴリズムであるFedAFを紹介する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-29T05:55:23Z)
• Enhancing Data Quality in Federated Fine-Tuning of Foundation Models [54.757324343062734]
  本稿では,基礎モデルのファインチューニングのためのデータ品質制御パイプラインを提案する。 このパイプラインは、トレーニングデータの質を反映したスコアを計算し、統一された標準のグローバルしきい値を決定する。 実験の結果,提案した品質制御パイプラインはモデルトレーニングの有効性と信頼性を向上し,性能が向上することが示された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-03-07T14:28:04Z)
• Take the Bull by the Horns: Hard Sample-Reweighted Continual Training Improves LLM Generalization [165.98557106089777]
  大きな言語モデル(LLM)の能力を高めることが大きな課題だ。 本研究は,従来の事前学習データセットを用いたLCMの光連続訓練に関する実証的戦略から始まった。 次に、この戦略をインスタンス重み付け分散ロバスト最適化の原則化されたフレームワークに定式化します。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-22T04:10:57Z)
• Reflection-Tuning: Data Recycling Improves LLM Instruction-Tuning [79.32236399694077]
  トレーニングセットの低品質データは、通常、チューニングのチューニングに有害である。 我々は「反射チューニング」と呼ばれる新しい手法を提案する。 このアプローチでは、オラクルLSMを使用して、データ内の命令や応答の質を検査し、向上することで、元のトレーニングデータをリサイクルする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-18T05:13:47Z)
• Federated Deep Equilibrium Learning: Harnessing Compact Global Representations to Enhance Personalization [23.340237814344377]
  Federated Learning(FL)は、クライアントがデータを交換することなくグローバルモデルを協調的にトレーニングできる、画期的な分散学習パラダイムとして登場した。 FeDEQは,高効率なパーソナライズのために,コンパクトなグローバルデータ表現を利用するために,深い平衡学習とコンセンサス最適化を取り入れた新しいFLフレームワークである。 FeDEQは,訓練中の通信サイズを最大4倍,メモリフットプリントを1.5倍に削減しつつ,最先端のパーソナライズされたFL法の性能に適合することを示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-27T13:48:12Z)
• FederatedScope-LLM: A Comprehensive Package for Fine-tuning Large Language Models in Federated Learning [70.38817963253034]
  本稿では, ファインチューニング LLM のこれらの課題について論じ, 本パッケージ FS-LLM を主な貢献として紹介する。 我々は、FLシナリオにおける将来の拡張のために、包括的フェデレーションパラメータ効率の良い微調整アルゴリズムの実装と汎用プログラミングインタフェースを提供する。 本研究では, FS-LLM の有効性を検証し, FL 設定におけるパラメータ効率の高いパラメータ調整アルゴリズムを用いて, 高度な LLM のベンチマークを行う。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-09-01T09:40:36Z)
• From Quantity to Quality: Boosting LLM Performance with Self-Guided Data Selection for Instruction Tuning [52.257422715393574]
  本稿では,Large Language Models (LLMs) の自己誘導手法を導入し,オープンソースデータセットからサクラサンプルを自動識別し,選択する。 我々の重要な革新である命令追従困難度(IFD)メトリックは、モデルが期待する応答と本質的な生成能力の相違を識別するための重要な指標として現れます。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-23T09:45:29Z)
• Semi-Supervised Federated Learning with non-IID Data: Algorithm and System Design [42.63120623012093]
  フェデレートラーニング(FL)は、エッジデバイス(またはクライアント)がデータをローカルに保持し、同時に共有グローバルモデルをトレーニングすることを可能にする。 クライアントのローカルトレーニングデータの分布は、非独立に均等に分散されている(非IID) 本稿では、FLにおけるデータ可用性と非IIDの問題を解決することを目的とした、堅牢な半教師付きFLシステム設計を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-26T03:41:48Z)
• FedSemi: An Adaptive Federated Semi-Supervised Learning Framework [23.90642104477983]
  フェデレートラーニング(FL)は、データを共有し、プライバシーを漏らすことなく、機械学習モデルをコトレーニングするための効果的なテクニックとして登場した。 既存のFL法の多くは、教師付き設定に重点を置いて、ラベルなしデータの利用を無視している。 本稿では,FedSemiを提案する。FedSemiは,教師-学生モデルを用いてFLに整合性正則化を導入する新しい,適応的で汎用的なフレームワークである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-12-06T15:46:04Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。