联邦大模型Federated Large Language Model

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#语言模型 #人工智能 #深度学习

联邦大模型Federated Large Language Model

联邦大模型Federated Large Language Model

摘要：大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但在场景发展中仍面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据的隐私保护。为了解决这些问题，提出了联邦大规模语言模型（Federated LLM）的概念，共包括三部分，即联邦LLM预训练（Federated LLM pre-training）、联邦LLM微调（Federated LLM fine-tuning）和联邦LLM提示工程（Federated LLM prompt engineering）。针对每个组成部分，我们讨论了它相对于传统LLM训练方法的优势，并提出了具体的工程策略以供实施。此外，我们探讨了联邦学习与大规模语言模型整合所引入的新挑战。我们分析了现有解决方案，并在联邦LLM的背景下确定了这些解决方案可能面临的潜在障碍。

隐私保护计算的三种主要方法

（1）基于密码学的方法：主要关注多方安全计算（MPC）。
（2）机密计算：利用可信执行环境（TEE）。
（3）联邦学习：跨机构数据协作。

大模型（LLM）训练包含三个阶段

预训练（pre-training）、自适应微调（adaptive fine-tuning）、应用（utilization）
（1）预训练（pre-training）阶段：基础模型在大量未标记的语料库上进行训练，主要目标就是通过无监督或自监督的方式来获得有用的序列表示。
（2）微调（fine-tuning）阶段：模型在下游任务（downstream tasks）或特定域上进行微调，由于模型的复杂性和庞大性，对整个模型进行直接微调在模型计算上是非常昂贵的。为了降低计算成本，当前主流使用的高效微调方法包

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小白xyz
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联邦大语言模型典型系统： FATE - LLM、FedLLM、FederatedScope - LLM、PrimiHub
ZJQ的博客
01-06 586
它封装了来自不同领域的联邦微调数据集集合，拥有完整的流水线和可调整的异构级别，并提供全面的联邦微调算法和通用编程接口，可降低模型训练传输时的通信开销，还配备了优化的联邦微调训练范例，能实现可定制的效率提升和跨学科研究潜力。其核心贡献在于包含多种具有多样性的数据集，如涵盖不同语言、质量和数量各异、序列长度不同以及体现不同偏好的数据集，这些数据集反映了现实数据场景的复杂性，为 FedLLM 社区提供了全面的测试平台，有助于解决现有 FedLLM 研究中缺乏真实数据集和基准测试的问题。
第28篇：FLoRA: Federated Fine-Tuning Large Language Models with Heterogeneous （FedIT的升级版）​
weixin_74009895的博客
02-14 1464
（本地的秩为16，全局的秩为64，上传的是A,B，全局聚合下发的是堆积后的AB，不是w的原因是w太大了，最终本地再将这个堆积后的AB吸收）目录添加到系统的 PATH 环境变量中，这样你可以在命令行中直接使用安装的脚本和工具。测试，比较了 FLoRA 与其他基线方法的性能。注意：每一个本地训练都要进行模型初始化。注意：每一个本地训练都要进行模型初始化。实验结果通过不同设置的。这些不安装，使用#注销。
联邦大型语言模型、多智能体大型语言模型是什么？
yuansiming0920的博客
09-29 797
不传原始数据，只传“模型碎片”比如摘要3提到的「FL-GLM框架」：把大模型拆成三部分——客户端（比如医院的电脑）存“输入层+输出层”，服务器存“中间核心层”。训练时，客户端只传“处理后的特征数据”（不是原始病历），服务器用这些数据优化中间层，再把优化结果传回客户端，全程原始数据不离开本地。加密+高效，降低成本风险加密：数据传输用RSA等非对称加密（摘要3），防止中途被窃取；
联邦学习与大模型结合
2401_82375734的博客
09-08 1219
联邦学习（Federated Learning, FL）与大模型（如深度神经网络、大规模预训练模型等）结合，已成为当前人工智能研究和应用中的重要方向。这种结合能够发挥二者各自的优势，推动分布式学习和大规模预训练模型在实际应用中的发展。
【联邦学习-大模型论文】Federated Large Language Model : A Position Paper
erquechengxuyuan的博客
10-28 8151
大规模语言模型（LLM）受到了广泛的关注，并应用在各个领域，但它们在现实场景中的发展面临挑战。这些挑战源于公共领域数据稀缺以及在私有领域数据方面需要维护隐私。为了解决这些问题，联邦学习（FL）已成为一项有前景的技术，它能够在保留分散数据的同时实现共同训练共享模型。我们提出了联邦大规模语言模型的概念，其包括三个关键组成部分，即联邦LLM预训练、联邦LLM微调和联邦LLM提示工程。针对每个组成部分，我们讨论了它相对于传统LLM训练方法的优势，并提出了具体的工程策略以供实施。
PrimiHub 联邦学习大模型开源，打破数据限制，保护数据隐私安全
PrimiHub的博客
04-27 2286
ChatGPT 掀起的大模型热潮，让各界人士对人工智能大模型的关注度极速提高。什么是大模型？大模型是指具有大量参数的深度神经网络模型，它们通常可以提供更强大的表达能力和泛化能力，从而提升各种智能服务的性能和质量。大模型在训练的过程中，会面临一个重大挑战：如何获取更多的数据进行训练以及如何保护训练数据的数据隐私？联邦学习是一种分布式的机器学习范式，能够在保护各自数据隐私的同时，有效地利用用户设备上的海量数据，为大模型提供更丰富和更多样的训练数据。
大语言模型联邦学习与分布式训练技术
AI架构师小马
03-23 1178
近年来,大规模预训练语言模型(Large Language Models, LLMs)取得了令人瞩目的成就,在自然语言处理(NLP)领域掀起了新一轮的技术革新。这些大语言模型,如GPT、BERT、T5等,通过海量数据的预训练,学习到了丰富的语义知识和语言理解能力,在多种NLP任务中展现出了卓越的性能。然而,训练这些大型语言模型需要消耗大量的计算资源和训练数据,这给模型的部署和应用带来了不小的挑战。
联邦大模型降低计算成本的有效方法（FedAdapter） 683e4b06485e4d8ba412877ade923b0c
weixin_42740750的博客
08-28 627
CCF-A，大模型优化，降低计算成本
【论文阅读】Federated Large Language Model : A Position Paper
AlexFaker的博客
11-15 1467
联邦大模型直觉性思考
Federated Cross-Domain Click-Through Rate Prediction With Large Language Model Augmentation
c_cpp_csharp的专栏
04-02 476
在严格的隐私约束下准确预测点击率（CTR）面临重大挑战，尤其是在用户-物品交互稀疏且跨领域碎片化的场景中。传统跨域CTR（CCTR）方法常假设特征空间同构并依赖集中式数据共享，忽视了复杂的领域差异和隐私保护协议的权衡。本文提出了联邦跨域点击率预测与大语言模型增强（FedCCTR-LM），这是一种通过同步数据增强、特征解耦和自适应隐私保护来解决上述限制的联邦框架。隐私保护增强网络（PrivAugNet）：利用大语言模型丰富用户和物品表示并扩展交互序列，缓解数据稀疏和特征不完整问题。
【亲测免费】 OpenFedLLM: 联邦学习驱动的大规模语言模型训练
gitblog_00727的博客
09-10 926
OpenFedLLM: 联邦学习驱动的大规模语言模型训练 项目介绍 OpenFedLLM 是一个开源研究代码库，致力于通过联邦学习在分散的私人数据上协同训练大型语言模型（LLM）。此项目旨在提供一个简洁、集成且对研究友好的框架，支持联邦指令调优以增强指令遵循能力，联邦价值对齐来确保模型与人类价值观一致，并涵盖了7种代表性的FL算法。OpenFedLLM特别强调其对多样化领域训练数据集的支持，包括...
FLoRA: 基于异构低秩适应的联邦微调大语言模型
tiger00O的博客
01-09 1771
大语言模型（LLMs）的快速发展推动了人工智能的进步，预训练的LLMs可以通过微调适应各种下游任务。联邦学习（FL）通过利用客户端的本地数据进行原位计算，进一步增强了隐私保护的微调，消除了数据移动的需求。然而，考虑到LLMs的巨大参数量，微调LLMs对于资源受限且异构的FL客户端来说是一个挑战。之前的方法采用了低秩适应（LoRA）进行高效的联邦微调，但在LoRA适配器上使用了传统的FL聚合策略。这些方法导致了数学上不准确的聚合噪声，降低了微调效果，并且未能解决异构LoRA的问题。
IoT客户端+联邦学习微调大模型
白景屹的博客
08-29 1993
客户端+联邦学习微调大模型
大模型应用开发中的联邦学习技术
加入“Super Entity”，与全能开发团队共探AI智能体与数字人项目，开启前沿技术之旅。
04-28 1189
联邦学习（Federated Learning）技术应运而生，它通过在分布式设备上进行模型训练，同时保护数据隐私和安全，使模型能够在不共享数据的情况下学习全局知识。例如，在多语言机器翻译、跨领域文本分类等任务中，通过联邦学习，模型可以动态适应不同的语言和领域，同时保护数据隐私。例如，在多机构医学图像分析、跨领域目标检测等任务中，通过联邦学习，模型可以动态适应不同的图像数据，同时保护数据隐私。例如，在多设备语音识别、跨领域音频分类等任务中，通过联邦学习，模型可以动态适应不同的音频数据，同时保护数据隐私。
传统联邦 VS 联邦+大模型
2301_77039628的博客
08-26 436
浅析传统联邦与联邦+大模型的区别
【机器学习】让大模型变得更聪明
热门推荐
屿小夏.的知识博客
06-01 5万+
随着人工智能（AI）技术的飞速发展，尤其是大规模机器学习模型在多个领域展现出了前所未有的能力。这些模型在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等方面取得了巨大成功。然而，它们在理解力、泛化能力和适应性等方面仍面临挑战。那么，如何让大模型变得更聪明？本文将探讨算法创新、数据质量与多样性、以及模型架构优化等方面的策略，以提升大模型的智能水平。
使用联邦学习以增强 LLM 性能
专注于人工智能领域的小何尚
03-18 1352
进一步的微调使这些模型能够适应和专门针对特定领域和任务，使它们在提供特定于领域和任务的结果时更加有效和准确。NVIDIA FLARE 和 NVIDIA NeMo 通过流行的微调方案（包括使用 FL 的 PEFT 和 SFT）促进 LLM 的轻松、可扩展的适应。数据是模型性能的核心。如下图所示，使用 PEFT，基础 LLM 的参数在训练和评估期间被冻结并保持固定，同时注入额外的参数以进行定制。然而，他们可以使用 FL 进行协作，并由于有效使用更大的数据集而获得性能更好的模型，但不会失去隐私和数据治理。
联邦大模型微调
weixin_62646577的博客
12-27 1462
微调（Fine-tuning）是一种迁移学习的技术，用于在一个已经预训练好的模型基础上，通过进一步训练来适应特定的任务或数据集。微调可以在具有相似特征的任务之间共享知识，从而加快训练速度并提高模型性能。
联邦大模型落地应用
最新发布
12-10
参考提供的引用内容，未提及联邦大模型落地应用的相关信息。不过，从一般性知识来说，联邦大模型在多个领域有落地应用情况。 在医疗领域，不同医院之间可以在不共享患者敏感数据的前提下，利用联邦大模型联合训练模型，提升疾病诊断的准确性和效率。例如，多家医院可以共同训练一个疾病预测模型，每个医院的数据在本地进行计算，模型参数通过安全机制进行交换和聚合，这样既能保护患者隐私，又能提高模型的泛化能力。 在金融领域，银行等金融机构可以使用联邦大模型进行风险评估和反欺诈检测。不同金融机构的数据具有互补性，但由于数据隐私和安全问题不能直接共享，联邦大模型允许它们在保护数据的情况下合作训练模型，从而更准确地识别潜在的风险和欺诈行为。 在工业物联网领域，不同工厂可以联合使用联邦大模型对生产数据进行分析，优化生产流程、提高生产效率和产品质量。各个工厂的数据在本地处理，通过联邦学习机制更新全局模型，避免了数据泄露的风险。 以下是一个简单的联邦学习模拟代码示例（使用Python和TensorFlow Federated）： ```python import tensorflow as tf import tensorflow_federated as tff # 模拟不同客户端的数据 client_data = [ tf.data.Dataset.from_tensor_slices((tf.random.normal([100, 10]), tf.random.uniform([100], 0, 2, dtype=tf.int32))).batch(10) for _ in range(5) ] # 定义模型 def create_keras_model(): return tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Dense(10, activation='relu', input_shape=(10,)), tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid') ]) def model_fn(): keras_model = create_keras_model() return tff.learning.from_keras_model( keras_model, input_spec=client_data[0].element_spec, loss=tf.keras.losses.BinaryCrossentropy(), metrics=[tf.keras.metrics.BinaryAccuracy()] ) # 构建联邦学习过程 iterative_process = tff.learning.build_federated_averaging_process(model_fn) # 初始化状态 state = iterative_process.initialize() # 进行联邦训练 for _ in range(10): state, metrics = iterative_process.next(state, client_data) print(metrics) ```
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