論文の概要: Resource-Efficient Federated Fine-Tuning Large Language Models for Heterogeneous Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.21213v1
- Date: Thu, 27 Mar 2025 07:05:22 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-03-28 12:51:44.206616
- Title: Resource-Efficient Federated Fine-Tuning Large Language Models for Heterogeneous Data
- Title（参考訳）: 不均一データのための資源効率の良いフェデレーションファインチューニング大言語モデル
- Authors: Jun Liu, Yunming Liao, Hongli Xu, Yang Xu,
- Abstract要約: フェデレートラーニング(Federated Learning)、すなわちフェデレーションラーニング(FedLLM)を通じて、さまざまな下流アプリケーションにLLMをプライバシ保護方式で適応させるための微調整大型言語モデル(LLM)が提案されている。
資源制約装置の微調整コストを低減するため、FedLLMにローランク適応(LoRA)を統合することにより、モデルパラメータの小さなサブセットのみを微調整することを提案した。
本稿では、これらの課題に対処するため、階層的なFedLoRAフレームワークであるHierFedLoRAを提案する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.844142562389443
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- Abstract: Fine-tuning large language models (LLMs) via federated learning, i.e., FedLLM, has been proposed to adapt LLMs for various downstream applications in a privacy-preserving way. To reduce the fine-tuning costs on resource-constrained devices, FedLoRA is proposed to fine-tune only a small subset of model parameters by integrating low-rank adaptation (LoRA) into FedLLM. However, apart from resource constraints, there is still another critical challenge, i.e., data heterogeneity, severely hindering the implementation of FedLoRA in practical applications. Herein, inspired by the previous group-based federated learning paradigm, we propose a hierarchical FedLoRA framework, termed HierFedLoRA, to address these challenges. Specifically, HierFedLoRA partitions all devices into multiple near-IID groups and adjusts the intra-group aggregation frequency for each group to eliminate the negative effects of non-IID data. Meanwhile, to reduce the computation and communication cost, HierFedLoRA dynamically assigns diverse and suitable fine-tuning depth (i.e., the number of continuous fine-tuning layers from the output) for each group. HierFedLoRA explores jointly optimizing aggregation frequency and depth upon their coupled relationship to better enhance the performance of FedLoRA. Extensive experiments are conducted on a physical platform with 80 commercial devices. The results show that HierFedLoRA improves the final model accuracy by 1.6% to 4.2%, speeding up the fine-tuning process by at least 2.1$\times$, compared to the strong baselines.
- Abstract（参考訳）: フェデレートラーニング(Federated Learning)、すなわちフェデレーションラーニング(FedLLM)を通じて、さまざまな下流アプリケーションにLLMをプライバシ保護方式で適応させるための微調整大型言語モデル(LLM)が提案されている。
資源制約装置の微調整コストを低減するため、FedLLMにローランク適応(LoRA)を統合することにより、モデルパラメータの小さなサブセットのみを微調整することを提案した。
しかし、リソースの制約とは別に、データ不均一性(データの不均一性)がFedLoRAの実用的実装を著しく妨げている、という重要な課題もある。
本稿では,従来のグループベースのフェデレーション学習パラダイムにヒントを得て,階層的なFedLoRAフレームワークであるHierFedLoRAを提案し,これらの課題に対処する。
具体的には、HierFedLoRAはすべてのデバイスを複数の近IIDグループに分割し、グループ内の集約周波数を調整することで、非IIDデータの負の効果を排除する。
一方、計算と通信コストを削減するため、HierFedLoRAはグループごとに多種多様な微調整深度(すなわち出力から連続的な微調整層の数)を動的に割り当てる。
HierFedLoRAは、FedLoRAの性能を向上させるために、結合関係におけるアグリゲーション周波数と深さを協調的に最適化する。
大規模な実験は、80の商用デバイスを備えた物理プラットフォーム上で実施される。
結果は、HierFedLoRAが最終モデルの精度を1.6%から4.2%改善し、強力なベースラインに比べて少なくとも2.1$\times$の微調整プロセスを高速化したことを示している。
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