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iPFL，激励数据持有者在模型共享市场中进行包容性贡献，解决去中心化私有数据利用问题。

🎯 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 模型共享市场 激励机制 博弈论 去中心化数据

📋 核心要点

  1. 现有AI模型训练依赖大量数据，但公共数据即将耗尽，私有数据因隐私问题和缺乏激励难以利用。
  2. iPFL通过图优化构建模型共享市场，并引入博弈论激励机制，鼓励数据持有者协同训练个性化模型。
  3. 实验表明，iPFL在多个AI任务上实现了最高的经济效用，并获得了与基线方法相当或更好的模型性能。

📝 摘要（中文）

数据在训练现代AI模型中起着至关重要的作用，但有研究表明有价值的公共数据将在几年内耗尽，这使得人们将注意力转向海量的去中心化私有数据。然而，原始数据的隐私敏感性和缺乏激励机制阻碍了这些有价值的数据得到充分利用。为了应对这些挑战，本文提出了包容性和激励性的个性化联邦学习（iPFL），它激励具有不同目的的数据持有者在不泄露原始数据的情况下协同训练个性化模型。iPFL通过解决基于图的训练优化问题构建了一个模型共享市场，并结合了基于博弈论原理的激励机制。理论分析表明，iPFL坚持两个关键的激励属性：个体理性和真实性。在11个AI任务（例如，大型语言模型的指令遵循任务）上的实证研究表明，与基线方法相比，iPFL始终实现最高的经济效用，并获得更好或相当的模型性能。我们预计我们的iPFL可以作为一种有价值的技术，用于促进未来AI模型在去中心化私有数据上的发展，同时让每个人都满意。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决去中心化私有数据难以被有效利用的问题。现有方法主要面临两个痛点：一是原始数据的隐私敏感性，直接共享数据会带来隐私泄露风险；二是缺乏有效的激励机制，数据持有者缺乏参与模型训练的动力，导致数据孤岛现象严重。

核心思路：论文的核心思路是构建一个模型共享市场，通过激励机制鼓励数据持有者参与个性化联邦学习，在不泄露原始数据的前提下，协同训练出满足不同需求的个性化模型。这种方法既保护了数据隐私，又激发了数据持有者的参与积极性。

技术框架：iPFL的整体框架包含以下几个主要模块：1) 数据持有者：拥有私有数据，并根据自身需求选择参与模型训练；2) 模型共享市场：基于图优化算法，将数据持有者连接起来，形成一个模型训练网络；3) 个性化联邦学习：在模型共享市场中，数据持有者协同训练个性化模型，每个数据持有者可以获得一个定制化的模型；4) 激励机制：基于博弈论原理，设计合理的激励机制，确保数据持有者的个体理性和真实性。

关键创新：iPFL的关键创新在于将模型共享市场与个性化联邦学习相结合，并引入了博弈论激励机制。与传统的联邦学习方法相比，iPFL更加注重数据持有者的个性化需求，并能够有效地激励数据持有者参与模型训练。此外，基于图的训练优化方法能够更好地利用数据之间的关联性，提高模型训练效率。

关键设计：iPFL的关键设计包括：1) 图优化算法：用于构建模型共享市场，目标是最大化整体的模型训练效率和数据利用率；2) 博弈论激励机制：确保数据持有者参与模型训练的个体理性和真实性，例如，采用Shapley Value等方法来公平地分配模型收益；3) 个性化模型训练：采用联邦学习算法，例如FedAvg或FedProx，并根据数据持有者的需求进行定制化调整。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，在11个AI任务上，iPFL始终能够实现最高的经济效用，这意味着数据持有者能够获得更高的收益。此外，iPFL在模型性能方面也表现出色，与基线方法相比，iPFL能够获得更好或相当的模型性能。例如，在大型语言模型的指令遵循任务上，iPFL能够显著提高模型的指令理解能力。

🎯 应用场景

iPFL具有广泛的应用前景，例如，在医疗健康领域，可以利用患者的电子病历数据训练个性化的疾病预测模型；在金融领域，可以利用用户的交易数据训练个性化的风险评估模型；在智能交通领域，可以利用车辆的行驶数据训练个性化的驾驶辅助模型。iPFL能够促进去中心化私有数据的有效利用，推动人工智能技术的发展。

📄 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.