On the Convergence of Zeroth-Order Federated Tuning for Large Language Models
作者: Zhenqing Ling, Daoyuan Chen, Liuyi Yao, Yaliang Li, Ying Shen
分类: cs.LG, cs.CL
发布日期: 2024-02-08 (更新: 2024-06-17)
备注: accepted by KDD'24 research track. 21 pages, 10 figures, 8 tables
💡 一句话要点
提出FedMeZO以解决大语言模型的联邦调优问题
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 联邦学习 大语言模型 零阶优化 内存效率 个性化学习 模型微调 隐私保护
📋 核心要点
- 现有方法在大语言模型的微调中面临高内存需求，尤其是在资源有限的客户端上，导致性能受限。
- 本文提出FedMeZO，通过将内存高效的零阶优化方法与联邦学习相结合，解决了大语言模型微调中的内存瓶颈问题。
- 实验结果显示，FedMeZO在收敛速度上优于传统方法，并显著降低了训练期间的GPU内存使用，提升了个性化学习效果。
📝 摘要（中文）
联邦学习（FL）与大语言模型（LLMs）的结合为隐私保护的自然语言处理开辟了新纪元。然而，LLMs在微调时对内存的高需求在资源有限的客户端上造成了显著挑战。为此，本文探索了在联邦环境中集成内存高效的零阶优化方法，称为FedMeZO。我们首次研究了FedMeZO在LLMs背景下的理论基础，解决了大参数空间对优化行为的影响、收敛性质的建立以及收敛的关键参数识别等问题。实证结果表明，FedMeZO的收敛速度优于传统的一阶方法如FedAvg，同时在训练期间显著降低了GPU内存使用，达到推理时的水平。此外，基于理论洞察提出的个性化FL策略能够有效加速损失减少。希望我们的研究能在联邦微调领域架起理论与实践的桥梁，促进进一步的进展与研究。
🔬 方法详解
问题定义：本文旨在解决大语言模型在联邦学习环境下微调时的高内存需求问题。现有方法如FedAvg在资源有限的客户端上表现不佳，导致训练效率低下。
核心思路：论文提出的FedMeZO方法结合了内存高效的零阶优化技术，旨在降低内存使用并加速收敛。通过理论分析，识别出影响收敛的关键参数，从而为个性化的联邦学习策略提供指导。
技术框架：FedMeZO的整体架构包括数据收集、模型更新和参数聚合三个主要模块。在每个客户端上，使用零阶优化进行模型微调，随后将更新后的模型参数发送至服务器进行聚合。
关键创新：FedMeZO的主要创新在于将零阶优化方法引入联邦学习中，显著提高了收敛速度并降低了内存使用。这一方法与传统的一阶优化方法相比，能够在大参数空间中更有效地进行优化。
关键设计：在设计中，关键参数如学习率和优化步长经过精心调整，以适应不同客户端的计算能力。此外，损失函数的选择和网络结构的设计也经过优化，以确保在资源受限的环境中仍能有效训练。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
实验结果表明，FedMeZO的收敛速度比传统的FedAvg方法快，且在训练期间的GPU内存使用量显著降低，达到与推理时相当的水平。个性化学习策略有效加速了损失的减少，显示出良好的应用前景。
🎯 应用场景
该研究的潜在应用领域包括智能手机、物联网设备等资源受限的环境中进行自然语言处理任务。通过实现高效的联邦调优，能够在保护用户隐私的同时，提升模型的个性化和适应性，具有重要的实际价值和未来影响。
📄 摘要（原文）
The confluence of Federated Learning (FL) and Large Language Models (LLMs) is ushering in a new era in privacy-preserving natural language processing. However, the intensive memory requirements for fine-tuning LLMs pose significant challenges, especially when deploying on clients with limited computational resources. To circumvent this, we explore the novel integration of Memory-efficient Zeroth-Order Optimization within a federated setting, a synergy we term as FedMeZO. Our study is the first to examine the theoretical underpinnings of FedMeZO in the context of LLMs, tackling key questions regarding the influence of large parameter spaces on optimization behavior, the establishment of convergence properties, and the identification of critical parameters for convergence to inform personalized federated strategies. Our extensive empirical evidence supports the theory, showing that FedMeZO not only converges faster than traditional first-order methods such as FedAvg but also significantly reduces GPU memory usage during training to levels comparable to those during inference. Moreover, the proposed personalized FL strategy that is built upon the theoretical insights to customize the client-wise learning rate can effectively accelerate loss reduction. We hope our work can help to bridge theoretical and practical aspects of federated fine-tuning for LLMs, thereby stimulating further advancements and research in this area.