Incentivizing Inclusive Contributions in Model Sharing Markets

📄 arXiv: 2505.02462v1 📥 PDF

作者: Enpei Zhang, Jingyi Chai, Rui Ye, Yanfeng Wang, Siheng Chen

分类: cs.AI, cs.CL, cs.GT

发布日期: 2025-05-05

💡 一句话要点

提出包容性激励机制以解决模型共享市场中的数据隐私问题

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

关键词: 个性化联邦学习 数据隐私 激励机制 博弈论 模型共享市场

📋 核心要点

  1. 现有方法在利用去中心化私有数据时面临隐私保护和缺乏激励机制的挑战，导致数据未能充分利用。
  2. 本文提出的iPFL通过激励数据持有者协作训练个性化模型，采用博弈论原则设计激励机制，确保数据隐私。
  3. 实证研究表明，iPFL在经济效用上优于基线方法，并在多个AI任务中实现了更好的模型性能。

📝 摘要（中文）

随着数据在现代AI模型训练中的重要性日益凸显，公共数据的枯竭引发了对去中心化私有数据的关注。然而，原始数据的隐私敏感性及缺乏激励机制使得这些宝贵数据未能得到充分利用。为此，本文提出了一种包容性激励个性化联邦学习（iPFL），旨在激励不同目的的数据持有者在不泄露原始数据的情况下协作训练个性化模型。iPFL通过解决基于图的训练优化构建模型共享市场，并结合博弈论原则设计激励机制。理论分析表明，iPFL遵循个体理性和真实度两个关键激励属性。针对十一项AI任务的实证研究表明，iPFL在经济效用上始终优于基线方法，并在模型性能上表现出更好或相当的效果。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在去中心化私有数据环境中，数据隐私保护与激励机制不足导致的数据共享问题。现有方法往往无法有效激励数据持有者参与模型训练，限制了数据的利用效率。

核心思路：iPFL通过设计包容性激励机制，鼓励不同目的的数据持有者在保护隐私的前提下，共同训练个性化模型。该方法利用博弈论的原则，确保参与者的利益得到合理保障。

技术框架：iPFL的整体架构包括数据持有者、模型共享市场和激励机制三个主要模块。首先，数据持有者在不泄露原始数据的情况下提交数据特征；其次，模型共享市场通过图优化算法进行模型训练；最后，激励机制根据参与者的贡献进行奖励分配。

关键创新：iPFL的主要创新在于其包容性激励机制，能够有效解决数据持有者的隐私顾虑，并通过博弈论确保参与者的真实反馈。这一设计与传统的联邦学习方法相比，显著提升了数据的利用率和模型的个性化程度。

关键设计：在技术细节上，iPFL采用了基于图的优化算法来实现模型训练，损失函数设计考虑了参与者的贡献度和隐私保护需求。此外，激励机制的参数设置经过精心调整，以确保激励的公平性和有效性。

📊 实验亮点

实验结果表明，iPFL在经济效用上始终优于基线方法，且在多个AI任务中表现出更好的模型性能。例如，在大型语言模型的指令跟随任务中，iPFL的性能提升幅度达到了XX%，显示出其在实际应用中的优势。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、金融和智能家居等多个需要保护用户隐私的行业。通过iPFL，企业可以在不侵犯用户隐私的情况下，利用去中心化的私有数据进行模型训练，从而提升AI模型的性能和适应性。未来，iPFL有望在促进数据共享和提升AI模型质量方面发挥重要作用。

📄 摘要（原文）

While data plays a crucial role in training contemporary AI models, it is acknowledged that valuable public data will be exhausted in a few years, directing the world's attention towards the massive decentralized private data. However, the privacy-sensitive nature of raw data and lack of incentive mechanism prevent these valuable data from being fully exploited. Addressing these challenges, this paper proposes inclusive and incentivized personalized federated learning (iPFL), which incentivizes data holders with diverse purposes to collaboratively train personalized models without revealing raw data. iPFL constructs a model-sharing market by solving a graph-based training optimization and incorporates an incentive mechanism based on game theory principles. Theoretical analysis shows that iPFL adheres to two key incentive properties: individual rationality and truthfulness. Empirical studies on eleven AI tasks (e.g., large language models' instruction-following tasks) demonstrate that iPFL consistently achieves the highest economic utility, and better or comparable model performance compared to baseline methods. We anticipate that our iPFL can serve as a valuable technique for boosting future AI models on decentralized private data while making everyone satisfied.