Distributed LLMs and Multimodal Large Language Models: A Survey on Advances, Challenges, and Future Directions
作者: Hadi Amini, Md Jueal Mia, Yasaman Saadati, Ahmed Imteaj, Seyedsina Nabavirazavi, Urmish Thakker, Md Zarif Hossain, Awal Ahmed Fime, S. S. Iyengar
分类: cs.CL, cs.CV, cs.DC, cs.LG
发布日期: 2025-03-20
💡 一句话要点
综述分布式LLM与多模态LLM，分析其进展、挑战与未来方向
🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)
关键词: 分布式训练 大型语言模型 多模态学习 联邦学习 差分隐私
📋 核心要点
- 现有大型语言模型面临计算资源和数据隐私的双重挑战，限制了其可扩展性和应用范围。
- 本文提出对LLM和MLLM的分布式训练、推理、微调和部署进行综述，并从去中心化的角度进行分类。
- 通过分析现有方法的差距，本文旨在为分布式LM提供新的研究方向，以增强其鲁棒性和适用性。
📝 摘要（中文）
本文综述了分布式大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）的最新进展、挑战和未来方向。语言模型（LM）是一种机器学习模型，旨在通过估计基于大规模数据集（如文本）的单词序列的概率来预测语言模式。LM在自然语言处理（NLP）任务中具有广泛的应用，包括自动完成和机器翻译。虽然较大的数据集通常可以提高LM的性能，但由于计算能力和资源的限制，可扩展性仍然是一个挑战。分布式计算策略为提高可扩展性和管理不断增长的计算需求提供了重要的解决方案。此外，在训练和部署中使用敏感数据集会引发严重的隐私问题。最近的研究集中在开发去中心化技术，以实现分布式训练和推理，同时利用不同的计算资源并实现边缘AI。本文回顾了各种LM的分布式解决方案，包括大型语言模型（LLM）、视觉语言模型（VLM）、多模态LLM（MLLM）和小型语言模型（SLM）。LLM侧重于处理和生成文本，而MLLM旨在处理多种数据模态（例如，文本、图像和音频）并将它们集成以用于更广泛的应用。为此，本文回顾了MLLM管道中的关键进展，包括分布式训练、推理、微调和部署，同时还确定了贡献、局限性和未来改进领域。此外，它根据去中心化的六个主要关注领域对文献进行了分类。我们的分析描述了当前方法在为LM启用分布式解决方案方面的差距，并概述了未来的研究方向，强调需要新的解决方案来增强分布式LM的鲁棒性和适用性。
🔬 方法详解
问题定义：现有大型语言模型（LLM）和多模态大型语言模型（MLLM）在训练和部署过程中面临着计算资源瓶颈和数据隐私泄露的风险。传统的集中式训练方法需要大量的计算资源，并且难以处理大规模数据集。此外，使用敏感数据进行训练会引发严重的隐私问题，限制了LLM和MLLM的应用范围。
核心思路：本文的核心思路是综述现有的分布式训练和推理方法，并从去中心化的角度对这些方法进行分类。通过分析不同方法的优缺点，本文旨在为未来的研究提供指导，并促进分布式LLM和MLLM的发展。核心在于探索如何利用分布式计算资源，在保证数据隐私的前提下，提升LLM和MLLM的性能和可扩展性。
技术框架：本文的综述框架主要包括以下几个方面：首先，介绍LLM和MLLM的基本概念和应用。其次，回顾现有的分布式训练和推理方法，包括数据并行、模型并行、流水线并行等。然后，从去中心化的角度对这些方法进行分类，例如联邦学习、差分隐私等。接着，分析MLLM管道中的关键进展，包括分布式训练、推理、微调和部署。最后，总结现有方法的差距，并提出未来的研究方向。
关键创新：本文的创新之处在于对分布式LLM和MLLM的研究进行了全面的综述，并从去中心化的角度对现有方法进行了分类。此外，本文还分析了MLLM管道中的关键进展，并提出了未来的研究方向。通过对现有方法的差距进行分析，本文旨在为未来的研究提供指导，并促进分布式LLM和MLLM的发展。
关键设计：本文主要关注分布式训练和推理的关键技术，例如数据并行、模型并行、流水线并行、联邦学习、差分隐私等。这些技术旨在利用分布式计算资源，在保证数据隐私的前提下，提升LLM和MLLM的性能和可扩展性。具体的参数设置、损失函数、网络结构等技术细节取决于具体的分布式训练和推理方法。
🖼️ 关键图片
📊 实验亮点
本文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。但通过对现有文献的分析，总结了分布式LLM和MLLM的最新进展、挑战和未来方向。强调了去中心化技术在解决数据隐私问题和提升模型可扩展性方面的重要性。为未来的研究提供了有价值的参考。
🎯 应用场景
该研究成果可应用于多个领域，例如：金融、医疗、教育等。在金融领域，可以利用分布式LLM进行风险评估和欺诈检测。在医疗领域，可以利用分布式MLLM进行疾病诊断和药物研发。在教育领域，可以利用分布式LLM进行个性化学习和智能辅导。通过分布式训练和推理，可以更好地保护用户隐私，并提升LLM和MLLM的性能和可扩展性。
📄 摘要（原文）
Language models (LMs) are machine learning models designed to predict linguistic patterns by estimating the probability of word sequences based on large-scale datasets, such as text. LMs have a wide range of applications in natural language processing (NLP) tasks, including autocomplete and machine translation. Although larger datasets typically enhance LM performance, scalability remains a challenge due to constraints in computational power and resources. Distributed computing strategies offer essential solutions for improving scalability and managing the growing computational demand. Further, the use of sensitive datasets in training and deployment raises significant privacy concerns. Recent research has focused on developing decentralized techniques to enable distributed training and inference while utilizing diverse computational resources and enabling edge AI. This paper presents a survey on distributed solutions for various LMs, including large language models (LLMs), vision language models (VLMs), multimodal LLMs (MLLMs), and small language models (SLMs). While LLMs focus on processing and generating text, MLLMs are designed to handle multiple modalities of data (e.g., text, images, and audio) and to integrate them for broader applications. To this end, this paper reviews key advancements across the MLLM pipeline, including distributed training, inference, fine-tuning, and deployment, while also identifying the contributions, limitations, and future areas of improvement. Further, it categorizes the literature based on six primary focus areas of decentralization. Our analysis describes gaps in current methodologies for enabling distributed solutions for LMs and outline future research directions, emphasizing the need for novel solutions to enhance the robustness and applicability of distributed LMs.