Federated Fine-Tuning of LLMs: Framework Comparison and Research Directions

要約

フェデレーテッド ラーニング (FL) は、分散プライベート データセットを使用して事前トレーニングされた大規模言語モデル (LLM) を微調整するためのプライバシー保護ソリューションを提供し、データ プライバシーを保護しながらタスク固有の適応を可能にします。
ただし、LLM の広範なパラメータを微調整することは、通信コストと計算コストが大幅にかかるため、リソースに制約のあるフェデレーション シナリオでは特に困難です。
これらの課題にどのように対処できるかをより深く理解するために、この記事では、これらの問題を軽減するために知識蒸留 (KD) と分割学習 (SL) を統合する 3 つの高度なフェデレーテッド LLM (FedLLM) フレームワークの比較分析を実施します。
クライアントはモデルのパラメーターまたは勾配をアップロードして、簡単かつ効果的な微調整を可能にします。
2) KD-FedLLM。ロジットを介した効率的な知識共有のために KD を活用します。
3) Split-FedLLM。LLM を 2 つの部分に分割し、一方の部分はクライアントで実行され、もう一方の部分はサーバーで実行され、計算負荷のバランスがとれます。
各フレームワークは、モデルの精度、通信オーバーヘッド、クライアント側の計算負荷などの主要なパフォーマンス指標に基づいて評価され、さまざまなフェデレーション微調整シナリオに対するフレームワークの有効性についての洞察が提供されます。
この分析を通じて、FedLLM の効率を向上させるためのフレームワーク固有の最適化の機会を特定し、より広範な研究の方向性について議論し、FedLLM を現実世界のアプリケーションに適応させるための開かれた機会を強調します。
さまざまな構成と設定におけるこれら 3 つのフレームワークのパフォーマンスの比較を示すユースケースが示されています。

要約(オリジナル)

Federated learning (FL) provides a privacy-preserving solution for fine-tuning pre-trained large language models (LLMs) using distributed private datasets, enabling task-specific adaptation while preserving data privacy. However, fine-tuning the extensive parameters in LLMs is particularly challenging in resource-constrained federated scenarios due to the significant communication and computational costs. To gain a deeper understanding of how these challenges can be addressed, this article conducts a comparative analysis three advanced federated LLM (FedLLM) frameworks that integrate knowledge distillation (KD) and split learning (SL) to mitigate these issues: 1) FedLLMs, where clients upload model parameters or gradients to enable straightforward and effective fine-tuning; 2) KD-FedLLMs, which leverage KD for efficient knowledge sharing via logits; and 3) Split-FedLLMs, which split the LLMs into two parts, with one part executed on the client and the other one on the server, to balance the computational load. Each framework is evaluated based on key performance metrics, including model accuracy, communication overhead, and client-side computational load, offering insights into their effectiveness for various federated fine-tuning scenarios. Through this analysis, we identify framework-specific optimization opportunities to enhance the efficiency of FedLLMs and discuss broader research directions, highlighting open opportunities to better adapt FedLLMs for real-world applications. A use case is presented to demonstrate the performance comparison of these three frameworks under varying configurations and settings.

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