Automated Federated Pipeline for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models

📄 arXiv: 2404.06448v2 📥 PDF

作者: Zihan Fang, Zheng Lin, Zhe Chen, Xianhao Chen, Yue Gao, Yuguang Fang

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-09 (更新: 2024-12-06)

备注: 15 pages, 16 figures

💡 一句话要点

提出FedPipe以解决大语言模型的隐私保护微调问题

🎯 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 隐私保护 低秩适配器 模型微调 自动化管道 参数量化

📋 核心要点

  1. 现有方法在大语言模型微调中面临高计算和通信需求的挑战，尤其是在隐私保护和资源有限的边缘服务器环境中。
  2. 本文提出的FedPipe通过识别重要权重并使用低秩适配器进行微调，降低了训练成本并避免了推理延迟。
  3. 实验结果显示，FedPipe在模型训练速度和准确性上均优于当前最先进的基准，展现了其有效性。

📝 摘要（中文）

近年来，先进智能生成内容（AIGC）和大语言模型（LLMs）的发展迅速。然而，许多下游任务需要使用私有数据对LLMs进行微调。虽然联邦学习为LLMs的微调提供了有前景的隐私保护解决方案，但LLMs的庞大规模及其高计算和通信需求使得在下游任务中应用变得困难。此外，实际场景中，私有边缘服务器的计算和网络资源各不相同，增加了LLMs微调的复杂性。为了解决这些问题，本文设计并实现了一种自动化联邦管道FedPipe，旨在以最小的训练成本微调LLMs，同时不增加推理延迟。FedPipe首先根据权重对LLM训练的贡献识别需要微调的权重，然后为每个选定的权重配置低秩适配器，在边缘服务器上训练本地低秩适配器，并聚合所有边缘服务器的本地适配器以微调整个LLM。最后，根据边缘服务器的要求适当量化LLM的参数以减少内存占用。大量实验表明，FedPipe加速了模型训练，并在准确性上超越了现有的基准。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在隐私保护背景下对大语言模型进行高效微调的问题。现有方法在计算和通信资源上存在巨大压力，尤其是在边缘服务器资源不均的情况下。

核心思路：FedPipe的核心思路是通过识别对模型训练贡献大的权重，使用低秩适配器进行微调，从而降低训练成本并保持推理效率。

技术框架：FedPipe的整体架构包括三个主要模块：权重识别模块、低秩适配器配置模块和参数量化模块。首先识别需要微调的权重，然后为每个权重配置低秩适配器，最后聚合适配器并量化参数以适应边缘服务器的要求。

关键创新：FedPipe的关键创新在于其自动化的联邦微调流程，特别是低秩适配器的使用，使得在资源受限的环境中实现高效微调成为可能。这与传统方法的全模型微调方式形成了鲜明对比。

关键设计：在设计中，FedPipe采用了基于贡献的权重选择策略，低秩适配器的训练过程，以及针对边缘服务器的参数量化策略，确保了在不同资源条件下的灵活性和高效性。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，FedPipe在模型训练速度上比现有基准提高了显著的效率，同时在准确性上也超过了当前最先进的模型，展示了其在实际应用中的优越性。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和智能家居等需要处理私有数据的场景。通过FedPipe，企业可以在保护用户隐私的同时，利用大语言模型进行个性化服务和智能决策，具有重要的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

Recently, there has been a surge in the development of advanced intelligent generative content (AIGC), especially large language models (LLMs). However, for many downstream tasks, it is necessary to fine-tune LLMs using private data. While federated learning offers a promising privacy-preserving solution to LLM fine-tuning, the substantial size of an LLM, combined with high computational and communication demands, makes it hard to apply to downstream tasks. More importantly, private edge servers often possess varying computing and network resources in real-world scenarios, introducing additional complexities to LLM fine-tuning. To tackle these problems, we design and implement an automated federated pipeline, named FedPipe, to fine-tune LLMs with minimal training cost but without adding any inference latency. FedPipe firstly identifies the weights to be fine-tuned based on their contributions to the LLM training. It then configures a low-rank adapter for each selected weight to train local low-rank adapters on an edge server, and aggregate local adapters of all edge servers to fine-tune the whole LLM. Finally, it appropriately quantizes the parameters of LLM to reduce memory space according to the requirements of edge servers. Extensive experiments demonstrate that FedPipe expedites the model training and achieves higher accuracy than state-of-the-art benchmarks.