論文の概要: Ten Challenging Problems in Federated Foundation Models

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.12176v1
• Date: Fri, 14 Feb 2025 04:01:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-19 14:08:10.782203
• Title: Ten Challenging Problems in Federated Foundation Models
• Title（参考訳）: フェデレーションモデルにおける10の問題点
• Authors: Tao Fan, Hanlin Gu, Xuemei Cao, Chee Seng Chan, Qian Chen, Yiqiang Chen, Yihui Feng, Yang Gu, Jiaxiang Geng, Bing Luo, Shuoling Liu, Win Kent Ong, Chao Ren, Jiaqi Shao, Chuan Sun, Xiaoli Tang, Hong Xi Tae, Yongxin Tong, Shuyue Wei, Fan Wu, Wei Xi, Mingcong Xu, He Yang, Xin Yang, Jiangpeng Yan, Hao Yu, Han Yu, Teng Zhang, Yifei Zhang, Xiaojin Zhang, Zhenzhe Zheng, Lixin Fan, Qiang Yang,
• Abstract要約: フェデレーション・ファンデーション・モデル(Federated Foundation Models、FedFM)は、フェデレーション・モデルの一般的な能力とフェデレーション・ラーニングのプライバシー保護能力を融合させる分散学習パラダイムである。 本稿では,FedFMに固有の10の課題について,基礎理論,プライベートデータの利用,継続学習,非学習,非IIDおよびグラフデータ,双方向知識伝達,インセンティブ機構設計,ゲーム機構設計,モデル透かし,効率を包括的に要約する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 55.343738234307544
• License:
• Abstract: Federated Foundation Models (FedFMs) represent a distributed learning paradigm that fuses general competences of foundation models as well as privacy-preserving capabilities of federated learning. This combination allows the large foundation models and the small local domain models at the remote clients to learn from each other in a teacher-student learning setting. This paper provides a comprehensive summary of the ten challenging problems inherent in FedFMs, encompassing foundational theory, utilization of private data, continual learning, unlearning, Non-IID and graph data, bidirectional knowledge transfer, incentive mechanism design, game mechanism design, model watermarking, and efficiency. The ten challenging problems manifest in five pivotal aspects: ``Foundational Theory," which aims to establish a coherent and unifying theoretical framework for FedFMs. ``Data," addressing the difficulties in leveraging domain-specific knowledge from private data while maintaining privacy; ``Heterogeneity," examining variations in data, model, and computational resources across clients; ``Security and Privacy," focusing on defenses against malicious attacks and model theft; and ``Efficiency," highlighting the need for improvements in training, communication, and parameter efficiency. For each problem, we offer a clear mathematical definition on the objective function, analyze existing methods, and discuss the key challenges and potential solutions. This in-depth exploration aims to advance the theoretical foundations of FedFMs, guide practical implementations, and inspire future research to overcome these obstacles, thereby enabling the robust, efficient, and privacy-preserving FedFMs in various real-world applications.
• Abstract（参考訳）: フェデレーション・ファンデーション・モデル(Federated Foundation Models、FedFM)は、フェデレーション・モデルの一般的な能力とフェデレーション・ラーニングのプライバシー保護能力を融合させる分散学習パラダイムである。 この組み合わせにより、リモートクライアントにおける大きな基礎モデルと小さなローカルドメインモデルは、教師と学生の学習環境で互いに学習することができる。 本稿では,FedFMに固有の10の課題について,基礎理論,プライベートデータの利用,継続学習,非学習,非IIDおよびグラフデータ,双方向知識伝達,インセンティブ機構設計,ゲーム機構設計,モデル透かし,効率を包括的に要約する。 プライバシを維持しながら、プライベートデータからドメイン固有の知識を活用することの難しさに対処することを目的とした「Foundational Theory」、クライアント間のデータ、モデル、計算リソースの変化を調べる「Heterogeneity」、悪意のある攻撃やモデル盗難に対する防御に焦点を当てた「Security and Privacy」、トレーニング、コミュニケーション、パラメータ効率の改善の必要性を強調する「Efficiency」である。 各問題に対して、目的関数について明確な数学的定義を提供し、既存の手法を分析し、主要な課題と潜在的な解決策について議論する。 この詳細な調査は、FedFMの理論的基盤を前進させ、実践的な実装をガイドし、これらの障害を克服するために将来の研究を促すことを目的としている。

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