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

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2411.19128v4
• Date: Thu, 09 Oct 2025 05:40:31 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-10 15:34:28.315118
• 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、生データにアクセスすることなく、大規模言語モデルの協調的な微調整を可能にする。 既存のファインチューニングへのアプローチは通常、一様モデルアーキテクチャを採用する。 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。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 23.45003063073793
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Large language models (LLMs) are increasingly powering web-based applications, whose effectiveness relies on fine-tuning with large-scale instruction data. However, such data often contains valuable or sensitive information that limits its public sharing among business organizations. Federated learning (FL) enables collaborative fine-tuning of LLMs without accessing raw data. Existing approaches to federated LLM fine-tuning usually adopt a uniform model architecture, making it challenging to fit highly heterogeneous client-side data in varying domains and tasks, e.g., hospitals and financial institutions conducting federated fine-tuning may require different LLM architectures due to the distinct nature of their domains and tasks. To address this, we propose FedAMoLE, a lightweight personalized FL framework that enables data-driven heterogeneous model architectures. It features a heterogeneous mixture of low-rank adaptation (LoRA) experts module to aggregate architecturally heterogeneous models and a reverse selection-based expert assignment strategy to tailor model architectures for each client based on data distributions. Experiments across seven scenarios demonstrate that FedAMoLE improves client-side performance by an average of 5.97% over existing approaches while maintaining practical memory, communication, and computation overhead.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデル(LLM)は、大規模命令データによる微調整に依存するWebベースのアプリケーションにますます力を入れている。 しかし、そのようなデータには、ビジネス組織間の公開共有を制限する貴重な情報やセンシティブな情報が含まれることが多い。 フェデレートラーニング(FL)は、生データにアクセスすることなく、LLMの協調的な微調整を可能にする。 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、様々なドメインやタスクに高度に異質なクライアント側データを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。 アーキテクチャ上不均一なモデルを集約するためのローランク適応(LoRA)エキスパートモジュールと、データ分散に基づいて各クライアントのアーキテクチャを調整するための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の異種混在が特徴である。 7つのシナリオでの実験では、FedAMoLEはクライアントサイドのパフォーマンスを、実際のメモリ、通信、計算オーバーヘッドを維持しながら、既存のアプローチよりも平均5.97%向上している。

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