論文の概要: Personalized Federated Fine-Tuning for LLMs via Data-Driven Heterogeneous Model Architectures

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19128v2
• Date: Sun, 16 Feb 2025 10:57:35 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:03:53.393249
• Title: Personalized Federated Fine-Tuning for LLMs via Data-Driven Heterogeneous Model Architectures
• Title（参考訳）: データ駆動不均一モデルアーキテクチャによるLLMの個人化ファインチューニング
• Authors: Yicheng Zhang, Zhen Qin, Zhaomin Wu, Jian Hou, Shuiguang Deng,
• Abstract要約: フェデレートラーニング(FL)は、データ共有なしで大規模言語モデルの協調的な微調整を可能にする。 データ駆動の異種モデルアーキテクチャを実現する軽量なパーソナライズFLフレームワークであるFedAMoLEを提案する。 実験によると、FedAMoLEは既存の手法に比べて平均5.14%精度が向上している。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.645254436094055
• License:
• Abstract: Large-scale instruction data is essential for aligning pretrained Large Language Models (LLMs) with human instructions, but may contain sensitive information that hinders its public sharing. Federated Learning (FL) enables collaborative fine-tuning of LLMs without data sharing. However, existing approaches to federated LLM fine-tuning usually adopt a uniform model architecture, making it hard to fit the highly heterogeneous data with varying amounts and formats. To address this, we propose FedAMoLE, a lightweight personalized FL framework that enables data-driven heterogeneous model architectures. This framework features an adaptive mixture of LoRA experts (MoLE) module for aggregating heterogeneous models and a reverse selection-based expert assignment strategy that optimizes model architectures based on data distributions. Experiments across five scenarios show that FedAMoLE improves accuracy by an average of 5.14% compared to existing approaches while obtaining good scalability.
• Abstract（参考訳）: 大規模命令データは、事前訓練された大規模言語モデル(LLM)を人間の命令と整合させるのに不可欠であるが、その公開共有を妨げるセンシティブな情報を含んでいる可能性がある。 フェデレートラーニング(FL)は、データ共有なしでLLMを協調的に微調整することを可能にする。 しかしながら、連合LLMファインチューニングへの既存のアプローチは、通常、一様モデルアーキテクチャを採用しており、非常に異質なデータを様々な量とフォーマットで適合させることが困難である。 そこで本稿では,データ駆動の異種モデルアーキテクチャを実現する軽量なパーソナライズFLフレームワークであるFedAMoLEを提案する。 このフレームワークは、不均一なモデルを集約するためのLoRA Expert (MoLE) モジュールと、データ分散に基づいてモデルアーキテクチャを最適化するリバースセレクションベースのエキスパート割り当て戦略を適応的に組み合わせたものである。 5つのシナリオでの実験では、FedAMoLEは既存のアプローチに比べて平均5.14%精度が向上し、スケーラビリティが向上している。

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