Personalized Pieces: Efficient Personalized Large Language Models through Collaborative Efforts

📄 arXiv: 2406.10471v3 📥 PDF

作者: Zhaoxuan Tan, Zheyuan Liu, Meng Jiang

分类: cs.CL

发布日期: 2024-06-15 (更新: 2024-10-28)

备注: EMNLP 2024 Main

💡 一句话要点

Per-Pcs：通过协同共享实现高效的个性化大语言模型

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

关键词: 个性化大语言模型 参数高效微调 协同学习 隐私保护 模型片段 门控机制 用户建模

📋 核心要点

  1. 现有PEFT方法虽然有效，但独立使用时成本高，且缺乏协同效应，限制了个性化LLM的广泛应用。
  2. Per-Pcs框架通过将PEFT分解为可共享的片段，并训练门控机制，实现了用户间的安全协作和资源共享。
  3. 实验表明，Per-Pcs在多个任务上优于现有基线，并在资源消耗上显著低于OPPU等方法，具有良好的可扩展性。

📝 摘要（中文）

个性化大语言模型(LLMs)旨在根据个人用户偏好定制交互、内容和推荐。参数高效微调(PEFT)方法在性能和泛化方面表现出色，但当单独使用时，成本高昂且限制了社区效益。为此，我们引入了个性化片段(Per-Pcs)框架，该框架允许用户安全地共享和组装个性化的PEFT，从而实现高效的协同。Per-Pcs涉及选择共享者，将他们的PEFT分解成片段，并为每个片段训练门控。这些片段被添加到池中，目标用户可以使用他们的历史数据从中选择和组装个性化的PEFT。这种方法保护了隐私，并实现了细粒度的用户建模，而无需过多的存储和计算需求。实验结果表明，Per-Pcs优于非个性化和PEFT检索基线，在六个任务中提供了与OPPU相当的性能，同时显著降低了资源使用。进一步的分析突出了Per-Pcs在共享者数量和选择策略、片段共享率以及计算时间和存储空间方面的可扩展性。Per-Pcs的模块化促进了安全共享，使LLM个性化通过协同努力更加高效、有效和广泛地可访问。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决个性化大语言模型训练中，参数高效微调（PEFT）方法独立使用时成本高昂、缺乏协同效应的问题。现有方法难以在保护用户隐私的前提下，实现细粒度的用户建模和高效的资源利用。

核心思路：论文的核心思路是将用户的PEFT模型分解为多个片段（Pieces），允许用户安全地共享这些片段，并为每个片段训练一个门控机制。其他用户可以根据自己的历史数据，选择并组装这些片段，从而构建个性化的PEFT模型。这种方法实现了用户间的协同，降低了训练成本，并保护了用户隐私。

技术框架：Per-Pcs框架包含以下几个主要阶段：1) 共享者选择：选择愿意共享其PEFT模型的用户。2) PEFT片段分解：将共享者的PEFT模型分解为多个片段。3) 门控训练：为每个片段训练一个门控机制，用于控制该片段对目标用户的适用性。4) 片段池构建：将所有共享的片段及其门控机制添加到片段池中。5) 个性化PEFT组装：目标用户根据自己的历史数据，从片段池中选择合适的片段，并组装成个性化的PEFT模型。

关键创新：Per-Pcs的关键创新在于其模块化的设计，允许用户安全地共享PEFT模型的片段，并通过门控机制实现细粒度的用户建模。与传统的PEFT方法相比，Per-Pcs实现了用户间的协同，降低了训练成本，并保护了用户隐私。与OPPU等方法相比，Per-Pcs在资源消耗上更具优势。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括：1) 片段分解策略：如何将PEFT模型分解为多个片段，例如按层或按参数分组。2) 门控机制设计：门控机制可以使用简单的线性层或更复杂的神经网络。3) 片段选择策略：如何根据用户的历史数据，从片段池中选择合适的片段，例如使用相似度度量或强化学习。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Per-Pcs在六个不同的任务上优于非个性化和PEFT检索基线。更重要的是，Per-Pcs在性能上与OPPU相当，但资源消耗显著降低。例如，在某些任务上，Per-Pcs的计算资源消耗比OPPU低数倍。此外，实验还验证了Per-Pcs在不同共享者数量、片段共享率等方面的鲁棒性和可扩展性。

🎯 应用场景

Per-Pcs框架可应用于各种需要个性化大语言模型的场景，例如个性化推荐系统、定制化内容生成、以及面向特定用户的智能助手。通过协同共享，该框架能够降低个性化LLM的训练成本，并促进更广泛的应用，尤其是在资源受限的环境下。

📄 摘要（原文）

Personalized large language models (LLMs) aim to tailor interactions, content, and recommendations to individual user preferences. While parameter-efficient fine-tuning (PEFT) methods excel in performance and generalization, they are costly and limit communal benefits when used individually. To this end, we introduce Personalized Pieces (Per-Pcs), a framework that allows users to safely share and assemble personalized PEFT efficiently with collaborative efforts. Per-Pcs involves selecting sharers, breaking their PEFT into pieces, and training gates for each piece. These pieces are added to a pool, from which target users can select and assemble personalized PEFT using their history data. This approach preserves privacy and enables fine-grained user modeling without excessive storage and computation demands. Experimental results show Per-Pcs outperforms non-personalized and PEFT retrieval baselines, offering performance comparable to OPPU with significantly lower resource use across six tasks. Further analysis highlights Per-Pcs's robustness concerning sharer count and selection strategy, pieces sharing ratio, and scalability in computation time and storage space. Per-Pcs's modularity promotes safe sharing, making LLM personalization more efficient, effective, and widely accessible through collaborative efforts.