論文の概要: Research on Key Technologies for Cross-Cloud Federated Training of Large Language Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.19130v2
• Date: Mon, 23 Dec 2024 03:13:43 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-12-24 15:54:47.462438
• Title: Research on Key Technologies for Cross-Cloud Federated Training of Large Language Models
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルのクロスクラウド・フェデレーション・トレーニングのための鍵技術に関する研究
• Authors: Haowei Yang, Mingxiu Sui, Shaobo Liu, Xinyue Qian, Zhaoyang Zhang, Bingying Liu,
• Abstract要約: クロスクラウドフェデレーショントレーニングは、単一のクラウドプラットフォームのリソースボトルネックに対処するための、新たなアプローチを提供する。 本研究では、データパーティショニングと分散、通信最適化、モデル集約アルゴリズム、異種クラウドプラットフォームとの互換性など、クロスクラウドフェデレーショントレーニングの重要技術について分析する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.762524368844918
• License:
• Abstract: With the rapid development of natural language processing technology, large language models have demonstrated exceptional performance in various application scenarios. However, training these models requires significant computational resources and data processing capabilities. Cross-cloud federated training offers a new approach to addressing the resource bottlenecks of a single cloud platform, allowing the computational resources of multiple clouds to collaboratively complete the training tasks of large models. This study analyzes the key technologies of cross-cloud federated training, including data partitioning and distribution, communication optimization, model aggregation algorithms, and the compatibility of heterogeneous cloud platforms. Additionally, the study examines data security and privacy protection strategies in cross-cloud training, particularly the application of data encryption and differential privacy techniques. Through experimental validation, the proposed technical framework demonstrates enhanced training efficiency, ensured data security, and reduced training costs, highlighting the broad application prospects of cross-cloud federated training.
• Abstract（参考訳）: 自然言語処理技術の急速な発展に伴い、大規模言語モデルは様々なアプリケーションシナリオにおいて例外的な性能を示した。 しかし、これらのモデルをトレーニングするには、かなりの計算資源とデータ処理能力が必要である。 クロスクラウドフェデレーショントレーニングは、単一のクラウドプラットフォームのリソースボトルネックに対処する新しいアプローチを提供し、複数のクラウドの計算リソースが大きなモデルのトレーニングタスクを協調的に完了できるようにする。 本研究では、データパーティショニングと分散、通信最適化、モデル集約アルゴリズム、異種クラウドプラットフォームとの互換性など、クロスクラウドフェデレーショントレーニングの重要技術について分析する。 さらに,クロスクラウドトレーニングにおけるデータセキュリティとプライバシ保護戦略,特にデータ暗号化と差分プライバシー技術の適用について検討した。 実験的な検証を通じて、提案する技術フレームワークは、トレーニング効率の向上、データセキュリティの確保、トレーニングコストの削減を実証し、クロスクラウド・フェデレーション・トレーニングの幅広い応用可能性を強調している。

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