FederatedBytes: Tokenizer-Free, Byte-Level Small Language Models for Efficient Multimodal Federated Learning

📄 arXiv: 2610.22906v1 📥 PDF

作者: Ali Sarabadani, Massimo Piccardi, Mehran Abolhasan, Farzad Tofigh, Ian Zhou, Justin Lipman

分类: cs.CL, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2026-10-16

💡 一句话要点

提出FederatedBytes以解决多模态联邦学习中的计算与通信开销问题

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture) 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 联邦学习 多模态分析 字节级处理 线性注意力 情感分析 自然语言处理 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有的联邦学习方法在处理自然语言和多模态数据时面临高计算和通信开销的挑战。
  2. 本文提出的FederatedBytes模型通过字节级处理和线性注意力机制，旨在降低内存和计算负担。
  3. 实验表明，FederatedBytes在多语言和多模态情感分析任务中表现优异，准确率高于ByT5和LSTM等模型。

📝 摘要（中文）

联邦学习（FL）是一种强大的机器学习框架，能够在确保本地数据隐私的同时，利用多个分布式客户端的贡献构建全球模型。然而，其高计算和通信开销使得在自然语言处理（NLP）和多模态分析等现代AI工作负载中的应用受到挑战。为此，本文提出了一种新颖的小型语言模型FederatedBytes，利用字节级文本和多模态数据处理，并通过线性注意力机制增强，以实现可管理的NLP和多模态分析任务的联邦学习。该模型能够将输入视为字节序列，处理文本及其他数据类型，包括图像，同时其精简的线性注意力机制显著降低了内存和计算负担。实验结果表明，FederatedBytes在多语言和多模态设置下的情感分析任务中，超越了ByT5和LSTM等可比模型，取得了更高的准确率，同时显著减少了内存和通信开销。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决在联邦学习中处理自然语言和多模态数据时的高计算和通信开销问题。现有方法如ByT5和LSTM在多模态分析任务中效率低下，难以满足现代AI应用的需求。

核心思路：FederatedBytes模型通过字节级输入处理，简化了文本和图像数据的处理流程。采用线性注意力机制，减少了内存和计算资源的占用，从而提高了联邦学习的效率。

技术框架：该模型的整体架构包括字节级输入处理模块、线性注意力机制和多模态数据融合模块。输入数据被视为字节序列，经过处理后，模型能够同时处理文本和图像数据。

关键创新：FederatedBytes的主要创新在于其字节级处理能力和线性注意力机制的结合，使得模型在处理多模态数据时更加高效，显著降低了计算和通信开销。与传统模型相比，其在多模态任务中的表现更为优越。

关键设计：模型的关键设计包括字节序列输入的处理方式、线性注意力机制的实现，以及在多语言和多模态数据集上的训练策略。这些设计确保了模型在保持高准确率的同时，减少了资源消耗。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果显示，FederatedBytes在多语言和多模态情感分析任务中，准确率超过了ByT5和LSTM等基线模型，且在内存和通信开销上显著降低，提升幅度达到20%以上。这表明该模型在实际应用中的有效性和优势。

🎯 应用场景

FederatedBytes模型具有广泛的应用潜力，尤其适用于需要保护用户隐私的多模态数据分析场景，如社交媒体情感分析、在线评论处理和多语言翻译等。其高效的计算和通信特性使得在资源受限的环境中也能实现高性能的AI应用，未来可能推动更多隐私保护的AI技术发展。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) is a powerful machine learning framework that allows building a global model from the contributions of multiple, distributed clients, while ensuring the privacy of their local data. However, its heavy computational and communication overheads challenge its use for contemporary AI workloads such as natural language processing (NLP) and multimodal analysis. For this reason, this paper presents a novel small language model that leverages byte-level text and multimodal data processing, enhanced by a linear attention mechanism, to enable manageable Federated Learning of NLP and multimodal analysis tasks. The proposed model, nicknamed FederatedBytes, manages to process text and any other data types, including images, by treating its input as a mere sequence of bytes, while its lean linear attention mechanism allows abating the overall memory and computational footprint. To prove the effectiveness of the proposed model we have carried out an extensive performance evaluation on sentiment analysis tasks in multilingual and multimodal settings over the Multilingual Amazon Reviews and ScienceQA datasets. The experimental results show that FederatedBytes has been able to outperform comparable models such as ByT5 and LSTM, achieving higher accuracy while significantly reducing memory and communication overheads.