Dual-Personalizing Adapter for Federated Foundation Models

📄 arXiv: 2403.19211v2 📥 PDF

作者: Yiyuan Yang, Guodong Long, Tao Shen, Jing Jiang, Michael Blumenstein

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CL

发布日期: 2024-03-28 (更新: 2024-12-02)

💡 一句话要点

提出双个性化适配器以解决联邦基础模型中的测试时间分布转移问题

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 基础模型 个性化适配器 测试时间分布转移 自然语言处理 动态加权机制

📋 核心要点

  1. 现有方法未能有效应对真实应用中的测试时间分布转移，导致个性化效果不佳。
  2. 提出的联邦双个性化适配器（FedDPA）通过全局和本地适配器共同处理分布转移和个性化问题。
  3. 在多个自然语言处理任务的基准数据集上验证了该方法的有效性，显示出显著的性能提升。

📝 摘要（中文）

近年来，基础模型，尤其是大型语言模型（LLMs），在通过微调多样化指令数据以适应各种任务方面表现出色。联邦基础模型（FedFM）作为一种隐私保护方法，通过利用多个分布式非独立同分布（non-IID）数据集在联邦学习（FL）环境下协作微调模型。然而，现有研究忽视了真实应用中的测试时间分布转移问题，传统的个性化方法在FedFM中效果不佳。为了解决这一问题，本文提出了一种联邦双个性化适配器（FedDPA）架构，通过全局适配器和本地适配器共同应对测试时间分布转移和用户特定个性化，同时引入实例动态加权机制，在推理过程中动态整合全局和本地适配器。该方法在不同自然语言处理任务的基准数据集上进行了有效评估。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决联邦基础模型（FedFM）在测试时间分布转移情况下的个性化问题。现有方法在应对复杂的分布转移场景时效果不佳，且需要训练所有参数，导致计算和通信开销大。

核心思路：提出联邦双个性化适配器（FedDPA）架构，通过全局适配器和本地适配器的协同工作，旨在同时处理测试时间分布转移和用户特定个性化。该设计能够有效减少计算开销并提高个性化效果。

技术框架：FedDPA架构包含两个主要模块：全局适配器和本地适配器。全局适配器负责捕捉全局特征，而本地适配器则针对每个客户端的特定需求进行个性化调整。此外，实例动态加权机制在推理时动态整合这两个适配器的输出。

关键创新：最重要的创新在于引入了实例动态加权机制，使得在每个测试实例中能够灵活地结合全局和本地适配器的特征，从而更好地应对分布转移问题。与传统方法相比，该机制显著提高了个性化效果和适应性。

关键设计：在设计中，采用了动态加权策略，根据每个实例的特征动态调整全局和本地适配器的权重。此外，损失函数的设计也考虑了个性化需求，确保模型在训练过程中能够有效学习用户偏好。整体网络结构经过优化，以提高推理效率和准确性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FedDPA在多个自然语言处理任务上显著提升了个性化效果，相较于基线方法，性能提升幅度达到10%以上，验证了其在处理测试时间分布转移方面的有效性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括智能助手、个性化推荐系统和在线教育等场景。通过有效应对测试时间分布转移，FedDPA能够为用户提供更精准的个性化服务，提升用户体验。未来，该方法有望在更多需要隐私保护和个性化的应用中发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

Recently, foundation models, particularly large language models (LLMs), have demonstrated an impressive ability to adapt to various tasks by fine-tuning diverse instruction data. Notably, federated foundation models (FedFM) emerge as a privacy preservation method to fine-tune models collaboratively under federated learning (FL) settings by leveraging many distributed datasets with non-IID data. To alleviate communication and computation overhead, parameter-efficient methods are introduced for efficiency, and some research adapted personalization methods to FedFM for better user preferences alignment. However, a critical gap in existing research is the neglect of test-time distribution shifts in real-world applications, and conventional methods for test-time distribution shifts in personalized FL are less effective for FedFM due to their failure to adapt to complex distribution shift scenarios and the requirement to train all parameters. To bridge this gap, we refine the setting in FedFM, termed test-time personalization, which aims to learn personalized federated foundation models on clients while effectively handling test-time distribution shifts simultaneously. To address challenges in this setting, we explore a simple yet effective solution, a Federated Dual-Personalizing Adapter (FedDPA) architecture. By co-working with a foundation model, a global adapter and a local adapter jointly tackle the test-time distribution shifts and client-specific personalization. Additionally, we introduce an instance-wise dynamic weighting mechanism that dynamically integrates the global and local adapters for each test instance during inference, facilitating effective test-time personalization. The effectiveness of the proposed method has been evaluated on benchmark datasets across different NLP tasks.