FLoRA: Enhancing Vision-Language Models with Parameter-Efficient Federated Learning

📄 arXiv: 2404.15182v1 📥 PDF

作者: Duy Phuong Nguyen, J. Pablo Munoz, Ali Jannesari

分类: cs.LG, cs.AI

发布日期: 2024-04-12

备注: 10 pages, 11 figures

💡 一句话要点

提出FLoRA以解决视觉语言模型的隐私与效率问题

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

关键词: 视觉语言模型 联邦学习 低秩适配 数据隐私 多模态学习 模型训练效率 图像描述生成

📋 核心要点

  1. 现有的视觉语言模型训练方法需要集中大量数据，导致隐私和数据治理问题。
  2. 本文提出结合联邦学习与低秩适配器（LoRA）的方法，在去中心化数据源上进行模型训练。
  3. 实验结果表明，该方法训练时间提高最多34.72倍，内存使用量减少2.47倍，显著提升了效率。

📝 摘要（中文）

在快速发展的人工智能领域，多模态模型（如视觉语言模型VLMs）在图像描述和多模态搜索引擎等应用中变得至关重要。尽管对比语言-图像预训练（CLIP）模型在理解和生成文本与图像之间的细微关系方面表现出色，但传统训练方法需要集中大量数据，带来了隐私和数据治理的挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种新方法，结合联邦学习和参数高效适配器（低秩适配LoRA），在去中心化数据源上训练VLMs，从而保护数据隐私，并通过LoRA的高效微调确保模型的适应性和效率。该方法加速训练时间最多可达34.72倍，并且所需内存使用量比完全微调减少2.47倍。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决传统视觉语言模型训练中集中数据带来的隐私和治理挑战。现有方法需要大量数据集中处理，限制了模型的应用场景。

核心思路：论文提出通过联邦学习与低秩适配器（LoRA）相结合的方式，在去中心化的数据源上进行训练，从而保护用户隐私并提高训练效率。

技术框架：整体架构包括数据源的去中心化处理、联邦学习的模型更新机制以及LoRA的高效微调模块。模型在各个数据源上独立训练，定期聚合更新。

关键创新：最重要的创新在于将联邦学习与LoRA结合，形成了一种新的训练机制，显著降低了对集中数据的依赖，提升了隐私保护能力。

关键设计：在参数设置上，LoRA通过低秩分解减少了模型参数的数量，损失函数采用了适应性调整策略，以确保模型在不同数据源上的有效学习。

📊 实验亮点

实验结果显示，FLoRA方法在训练时间上提高了最多34.72倍，内存使用量减少了2.47倍，相较于传统的完全微调方法，展现出显著的性能提升。这一成果为视觉语言模型的高效训练提供了新的思路。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括图像描述生成、智能搜索引擎以及任何需要处理用户隐私数据的多模态任务。通过在去中心化环境中训练模型，能够更好地保护用户数据，同时提升模型的适应性和效率，具有广泛的实际价值和未来影响。

📄 摘要（原文）

In the rapidly evolving field of artificial intelligence, multimodal models, e.g., integrating vision and language into visual-language models (VLMs), have become pivotal for many applications, ranging from image captioning to multimodal search engines. Among these models, the Contrastive Language-Image Pre-training (CLIP) model has demonstrated remarkable performance in understanding and generating nuanced relationships between text and images. However, the conventional training of such models often requires centralized aggregation of vast datasets, posing significant privacy and data governance challenges. To address these concerns, this paper proposes a novel approach that leverages Federated Learning and parameter-efficient adapters, i.e., Low-Rank Adaptation (LoRA), to train VLMs. This methodology preserves data privacy by training models across decentralized data sources and ensures model adaptability and efficiency through LoRA's parameter-efficient fine-tuning. Our approach accelerates training time by up to 34.72 times and requires 2.47 times less memory usage than full fine-tuning.