論文の概要: FedSDR: Federated Self-Distillation with Rectification

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2605.18028v1
• Date: Mon, 18 May 2026 08:18:22 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-05-19 17:57:49.117339
• Title: FedSDR: Federated Self-Distillation with Rectification
• Title（参考訳）: FedSDR:Federated Self-Distillation with Rectification
• Abstract要約: 基本的かつ強力な戦略としてのフェデレート自己蒸留(FedSD)。 FedSDR(Federated Self-Distillation with Rectification)は究極の強化フレームワークである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.97420354246388
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Federated fine-tuning of Large Language Models faces severe statistical heterogeneity. However, existing model-level defenses often overlook the root cause: intrinsic data distribution mismatches. In this work, we first establish Federated Self-Distillation (FedSD) as a fundamental and potent strategy. By projecting client representations into a smoothed ``model-understanding space,'' FedSD alone serves as a universal booster, demonstrating superior performance over conventional algorithms. Despite its success, we identify a subtle trade-off termed the Rewrite Paradox -- unconstrained self-distillation can inadvertently increase hallucinations and redundancy. To refine this paradigm, we further propose FedSDR (Federated Self-Distillation with Rectification), the ultimate reinforced framework. It augments FedSD with a dual-stream mechanism: a local LoRA-S (Smoothing) branch to implicitly absorb heterogeneity via distilled data, and a parallel global LoRA-R (Rectification) branch anchored to raw data to enforce factual correctness. By selectively aggregating only LoRA-R, FedSDR yields a globally aligned and faithful model. Extensive experiments verify its superior performance.
• Abstract（参考訳）: 大規模言語モデルのフェデレートされた微調整は、深刻な統計的不均一性に直面している。 しかし、既存のモデルレベルの防御は、しばしば根本原因を見落としている。 本研究では,フェデレート自己蒸留(FedSD)を基本的かつ強力な戦略として確立する。 クライアント表現をスムーズな ` `model-understanding space' に投影することで、FedSD は、従来のアルゴリズムよりも優れたパフォーマンスを示す、普遍的なブースターとして機能する。 その成功にもかかわらず、我々は「リライトパラドックス」と呼ばれる微妙なトレードオフを特定します。 このパラダイムを洗練させるために,我々はさらに,究極の強化フレームワークであるFedSDR(Federated Self-Distillation with Rectification)を提案する。 ローカルなLoRA-S(Smoothing)ブランチは蒸留データを介して暗黙的に不均一性を吸収し、並列なグローバルなLoRA-R(Rectification)ブランチは生データに固定され、事実の正しさを強制する。 LoRA-Rのみを選択的に集約することで、FedSDRはグローバルに整列し忠実なモデルが得られる。 大規模な実験は、その優れた性能を検証する。

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