論文の概要: Federated Fine-Tuning of LLMs: Framework Comparison and Research Directions

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.04436v1
• Date: Wed, 08 Jan 2025 11:37:06 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-09 14:56:39.205092
• Title: Federated Fine-Tuning of LLMs: Framework Comparison and Research Directions
• Title（参考訳）: LLMのFederated Fine-Tuning:フレームワークの比較と研究の方向性
• Authors: Na Yan, Yang Su, Yansha Deng, Robert Schober,
• Abstract要約: Federated Learning(FL)は、分散プライベートデータセットを使用して、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整するための、プライバシ保護ソリューションを提供する。 本稿では、知識蒸留(KD)とスプリットラーニング(SL)を統合し、これらの問題を緩和する3つの先進的連合LLM(FedLLM)フレームワークの比較分析を行う。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 59.5243730853157
• License:
• Abstract: Federated learning (FL) provides a privacy-preserving solution for fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) using distributed private datasets, enabling task-specific adaptation while preserving data privacy. However, fine-tuning the extensive parameters in LLMs is particularly challenging in resource-constrained federated scenarios due to the significant communication and computational costs. To gain a deeper understanding of how these challenges can be addressed, this article conducts a comparative analysis three advanced federated LLM (FedLLM) frameworks that integrate knowledge distillation (KD) and split learning (SL) to mitigate these issues: 1) FedLLMs, where clients upload model parameters or gradients to enable straightforward and effective fine-tuning; 2) KD-FedLLMs, which leverage KD for efficient knowledge sharing via logits; and 3) Split-FedLLMs, which split the LLMs into two parts, with one part executed on the client and the other one on the server, to balance the computational load. Each framework is evaluated based on key performance metrics, including model accuracy, communication overhead, and client-side computational load, offering insights into their effectiveness for various federated fine-tuning scenarios. Through this analysis, we identify framework-specific optimization opportunities to enhance the efficiency of FedLLMs and discuss broader research directions, highlighting open opportunities to better adapt FedLLMs for real-world applications. A use case is presented to demonstrate the performance comparison of these three frameworks under varying configurations and settings.
• Abstract（参考訳）: Federated Learning(FL)は、分散プライベートデータセットを使用して、トレーニング済みの大規模言語モデル(LLM)を微調整するためのプライバシ保護ソリューションを提供する。 しかし、LLMの広範なパラメータを微調整することは、重要な通信コストと計算コストのために、リソース制約されたフェデレーションシナリオにおいて特に困難である。 本稿では、これらの課題にどのように対処できるかをより深く理解するために、知識蒸留(KD)と分割学習(SL)を統合してこれらの問題を緩和する、先進的な3つのLLM(FedLLM)フレームワークの比較分析を行う。 1) クライアントがモデルパラメータや勾配をアップロードして、簡単で効果的な微調整を可能にするFedLLM。 2)KDを利用するKD-FedLLMsは,ロジットによる効率的な知識共有を実現する。 3) LLM を2つの部分に分割された Split-FedLLM は,一方がクライアント上で,もう一方がサーバ上で実行され,計算負荷のバランスをとる。 各フレームワークは、モデル精度、通信オーバーヘッド、クライアント側の計算負荷など、主要なパフォーマンス指標に基づいて評価され、各種のフェデレートされた微調整シナリオに対するそれらの効果についての洞察を提供する。 この分析により、FedLLMsの効率を高めるためのフレームワーク固有の最適化機会を特定し、より広範な研究方向性について議論し、現実世界のアプリケーションにFedLLMsを適応させるオープンな機会を強調した。 さまざまな設定と設定の下で、これらの3つのフレームワークのパフォーマンス比較を示すユースケースが提示されている。

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