FedsLLM: Federated Split Learning for Large Language Models over Communication Networks

📄 arXiv: 2407.09250v1 📥 PDF

作者: Kai Zhao, Zhaohui Yang, Chongwen Huang, Xiaoming Chen, Zhaoyang Zhang

分类: cs.NI, cs.LG

发布日期: 2024-07-12

💡 一句话要点

提出FedsLLM框架，结合LoRA与联邦切分学习，优化无线网络中大语言模型部署。

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

关键词: 联邦学习 切分学习 大型语言模型 低秩适应 无线通信网络

📋 核心要点

  1. 现有方法难以在无线网络中高效部署大型语言模型，面临计算资源和通信带宽的限制。
  2. FedsLLM框架结合LoRA和联邦切分学习，将模型分割并在客户端和服务端协同训练，降低计算和通信负担。
  3. 实验结果表明，所提出的优化算法能够有效降低训练延迟，平均降低幅度达到47.63%。

📝 摘要（中文）

本文针对无线通信网络中部署大型语言模型的挑战，结合低秩适应技术（LoRA）与切分联邦学习框架，提出了用于大型语言模型的联邦切分学习（FedsLLM）框架。该方法利用LoRA技术将网络划分为客户端子网络和服务器子网络，从而降低处理负载。它利用联邦服务器来聚合和更新客户端模型。由于训练数据通过客户端与主服务器和联邦服务器之间的无线网络传输，因此训练延迟由学习精度和通信带宽的分配决定。本文通过整合计算和通信优化来建模训练延迟的最小化，将优化问题简化为凸问题以找到最优解。此外，本文提出了一个引理，描述了该问题的精确解。仿真结果表明，与未优化的场景相比，所提出的优化算法平均降低了47.63%的延迟。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在无线通信网络中部署大型语言模型时面临的挑战。现有方法通常需要大量的计算资源和通信带宽，这在资源受限的无线网络环境中是不可行的。因此，如何在保证模型性能的同时，降低计算复杂度和通信开销，是亟待解决的问题。

核心思路：论文的核心思路是将大型语言模型进行切分，一部分放在客户端进行本地计算，另一部分放在服务器端进行聚合和更新。同时，利用LoRA技术降低模型的参数量，从而减少计算和通信的负担。通过联邦学习的方式，保护客户端数据的隐私。

技术框架：FedsLLM框架包含以下几个主要模块：1) 客户端子网络：负责本地数据的计算和LoRA参数的更新；2) 服务器子网络：负责聚合来自客户端的LoRA参数，并更新全局模型；3) 联邦服务器：负责协调客户端和服务器之间的通信，并进行模型聚合；4) 无线通信网络：负责客户端和服务器之间的数据传输。训练过程包括：客户端本地训练，客户端上传LoRA参数，服务器聚合参数并更新全局模型，服务器将更新后的模型参数发送给客户端。

关键创新：论文的关键创新在于将LoRA技术与联邦切分学习相结合，提出了一种新的模型训练框架FedsLLM。这种方法能够在保证模型性能的同时，显著降低计算复杂度和通信开销，从而使得大型语言模型能够在资源受限的无线网络环境中部署。此外，论文还提出了一个优化算法，能够有效地降低训练延迟。

关键设计：论文的关键设计包括：1) LoRA参数的选取：选择合适的LoRA参数能够平衡模型性能和计算复杂度；2) 模型切分策略：选择合适的模型切分策略能够平衡客户端和服务器的计算负担；3) 通信带宽分配：合理分配通信带宽能够降低训练延迟；4) 优化算法：设计有效的优化算法能够找到最优的LoRA参数、模型切分策略和通信带宽分配方案。

📊 实验亮点

实验结果表明，与未优化的场景相比，所提出的优化算法能够平均降低47.63%的训练延迟。这表明FedsLLM框架能够有效地降低计算复杂度和通信开销，从而使得大型语言模型能够在资源受限的无线网络环境中部署。具体的性能数据和对比基线在论文中有详细描述。

🎯 应用场景

FedsLLM框架可应用于各种无线通信网络环境，例如物联网、移动边缘计算等。该框架能够支持在资源受限的设备上部署大型语言模型，从而实现智能化的本地服务，例如智能家居、自动驾驶、智能医疗等。此外，该框架还可以应用于联邦学习场景，保护用户数据的隐私。

📄 摘要（原文）

Addressing the challenges of deploying large language models in wireless communication networks, this paper combines low-rank adaptation technology (LoRA) with the splitfed learning framework to propose the federated split learning for large language models (FedsLLM) framework. The method introduced in this paper utilizes LoRA technology to reduce processing loads by dividing the network into client subnetworks and server subnetworks. It leverages a federated server to aggregate and update client models. As the training data are transmitted through a wireless network between clients and both main and federated servers, the training delay is determined by the learning accuracy and the allocation of communication bandwidth. This paper models the minimization of the training delay by integrating computation and communication optimization, simplifying the optimization problem into a convex problem to find the optimal solution. Additionally, it presents a lemma that describes the precise solutions to this problem. Simulation results demonstrate that the proposed optimization algorithm reduces delays by an average of 47.63% compared to unoptimized scenarios.