Communication-Efficient and Accurate Approach for Aggregation in Federated Low-Rank Adaptation

📄 arXiv: 2509.26399v3 📥 PDF

作者: Le-Tuan Nguyen, Minh-Duong Nguyen, Seon-Geun Jeong, Dung D. Le, Quoc-Viet Pham

分类: cs.AI

发布日期: 2025-09-30 (更新: 2025-10-02)

备注: 34 pages, 4 figures, 11 tables

💡 一句话要点

提出FLoRA-NA以解决联邦低秩适应中的通信效率与准确性问题

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

关键词: 联邦学习 低秩适应 通信效率 模型聚合 个性化学习 自然语言处理 数学推理 代码解决

📋 核心要点

  1. 现有FedLoRA方法在更新不准确的情况下，导致局部与全局泛化之间存在显著差距，并且通信开销较大，影响了可扩展性和有效性。
  2. FLoRA-NA通过在服务器上利用局部LoRA矩阵来估计聚合矩阵，进而在不增加通信成本的情况下实现更准确的更新。
  3. 实验结果显示，FLoRA-NA在自然语言理解、数学推理和代码解决能力等多项任务上均取得了最先进的全局性能，同时保持了低通信开销。

📝 摘要（中文）

随着基础模型的快速发展和在分布式环境中微调的需求增加，联邦低秩适应（FedLoRA）受到广泛关注。然而，现有FedLoRA方法面临不准确更新的挑战，导致局部与全局泛化之间存在差距，并增加了通信开销。为了解决这些问题，本文提出了FLoRA-NA方法，通过利用服务器上的局部LoRA矩阵来估计聚合矩阵，从而在不增加通信成本的情况下实现通信效率，缩小局部个性化与全局泛化之间的差距。实验结果表明，FLoRA-NA在多个任务上均表现出色，达到了最先进的全局性能，同时保持了低通信开销。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决现有FedLoRA方法中由于不准确更新导致的局部与全局泛化差距，以及由此产生的高通信开销问题。

核心思路：FLoRA-NA的核心思路是利用服务器上的局部LoRA矩阵来估计聚合矩阵，从而在不增加额外通信成本的情况下，减少理想更新与实际更新之间的差异。

技术框架：FLoRA-NA的整体架构包括三个主要模块：首先，服务器收集各客户端的局部LoRA矩阵；其次，服务器利用这些矩阵估计聚合矩阵；最后，将估计的聚合矩阵分发给客户端进行本地更新。

关键创新：FLoRA-NA的主要创新在于其通过近似聚合矩阵的方式，成功地减少了局部个性化与全局泛化之间的差距，同时保持了通信效率，这在现有方法中尚未实现。

关键设计：在设计上，FLoRA-NA采用了特定的损失函数来优化聚合矩阵的估计，并且在网络结构上进行了适当的调整，以确保在多种基础模型上均能有效运行。具体参数设置和网络结构细节在实验部分进行了详细描述。

📊 实验亮点

实验结果表明，FLoRA-NA在自然语言理解、数学推理和代码解决能力等任务上均实现了最先进的全局性能，相较于基线方法，通信开销显著降低，同时准确性提升，展示了其在实际应用中的巨大潜力。

🎯 应用场景

FLoRA-NA的研究成果在多个领域具有广泛的应用潜力，包括自然语言处理、分布式机器学习和智能机器人等。其高效的通信机制和准确的模型更新策略，能够有效提升这些领域中的模型性能和适应性，促进更智能的应用场景发展。

📄 摘要（原文）

With the rapid emergence of foundation models and the increasing need for fine-tuning across distributed environments, Federated Low-Rank Adaptation (FedLoRA) has recently gained significant attention. Despite enormous potential, current FedLoRA methods face notable challenges due to inexact updates. Existing approaches have attempted to mitigate this issue, but they often introduce a \emph{local-global generalization gap} and incur \emph{substantial communication overhead}, limiting their scalability and effectiveness. To address these limitations, we propose \textbf{F}ederated \textbf{Lo}w-\textbf{R}ank \textbf{A}ggregation with \textbf{N}early \textbf{A}ccurate Estimation (FLoRA-NA). FLoRA-NA leverages the local LoRA matrices on the server to estimate the aggregated matrices $\hat{A}$ and $\hat{B}$, which are then distributed to clients for local updates. This surrogated aggregated matrices minimizes the divergence between ideal $\nabla \Bar{W} = \sum^{U}_{u=1}B_u A_u$ and practical updates $\nabla \hat{W} = \hat{B}\hat{A}$ without adding communication cost beyond vanilla FedLoRA. By doing so, FLoRA-NA achieves communication efficiency and bridges the gap between local personalization and global generalization, addressing a key limitation of prior personalized FedLoRA approaches. We conduct extensive evaluations across diverse tasks, including natural language understanding, mathematical reasoning, and code-solving ability using various foundation models. Experimental results consistently demonstrate that FLoRA-NA achieves state-of-the-art global performance while maintaining low communication overhead.