When Foundation Model Meets Federated Learning: Motivations, Challenges, and Future Directions

要約

Foundation Model (FM) と Federated Learning (FL) の交差点は、相互に利益をもたらし、AI 研究の新たな可能性を解き放ち、AI と現実世界のアプリケーションにおける重大な課題に対処するユニークな機会を提供します。
FL は FM のデータの可用性を拡張し、計算の共有、トレーニング プロセスの分散、および FL 参加者の負担の軽減を可能にします。
共同的な FM 開発を促進し、プロセスを民主化し、包括性と革新性を促進します。
一方、FM は、その巨大なサイズ、事前トレーニングされた知識、優れたパフォーマンスを備えており、FL の堅牢な出発点として機能し、非 IID データの下でのより高速な収束とパフォーマンスの向上を促進します。
さらに、FM を利用して合成データを生成すると、データの多様性が高まり、過剰適合が軽減され、プライバシーが保護されます。
この文書は、FL と FM の相互作用を調べることで、その相乗関係について理解を深め、動機、課題、将来の方向性に焦点を当てることを目的としています。
私たちは、FL と FM が個別に直面する課題とそれらの相互関係の探求を通じて、両方の分野をさらに強化し、進歩を促進し、プライバシー保護でスケーラブルな AI システムの開発を推進できる将来の研究の方向性を刺激することを目指しています。

要約(オリジナル)

The intersection of the Foundation Model (FM) and Federated Learning (FL) provides mutual benefits, presents a unique opportunity to unlock new possibilities in AI research, and address critical challenges in AI and real-world applications. FL expands the availability of data for FMs and enables computation sharing, distributing the training process and reducing the burden on FL participants. It promotes collaborative FM development, democratizing the process and fostering inclusivity and innovation. On the other hand, FM, with its enormous size, pre-trained knowledge, and exceptional performance, serves as a robust starting point for FL, facilitating faster convergence and better performance under non-iid data. Additionally, leveraging FM to generate synthetic data enriches data diversity, reduces overfitting, and preserves privacy. By examining the interplay between FL and FM, this paper aims to deepen the understanding of their synergistic relationship, highlighting the motivations, challenges, and future directions. Through an exploration of the challenges faced by FL and FM individually and their interconnections, we aim to inspire future research directions that can further enhance both fields, driving advancements and propelling the development of privacy-preserving and scalable AI systems.

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