CELLM: An Efficient Communication in Large Language Models Training for Federated Learning

📄 arXiv: 2407.20557v2 📥 PDF

作者: Raja Vavekanand, Kira Sam

分类: cs.LG

发布日期: 2024-07-30 (更新: 2024-08-20)

备注: arXiv admin note: This version has been removed by arXiv administrators due to copyright infringement

💡 一句话要点

CELLM：联邦学习中高效的大语言模型训练通信方法

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

关键词: 联邦学习 大语言模型 低秩适应 稀疏更新 通信效率

📋 核心要点

  1. 联邦学习中，客户端数据分布的异质性以及LLM训练带来的高计算和通信成本是主要挑战。
  2. 论文提出CELLM方法，结合LoRA降低计算负担，并采用稀疏更新显著减少通信开销。
  3. 实验表明，CELLM在降低通信成本方面优于传统LoRA和稀疏LoRA基线，同时保持了模型效用。

📝 摘要（中文）

联邦学习(FL)是一种新兴的模型训练范式，其中客户端设备协作训练模型，而无需聚合其数据。这种方案通过仅将模型权重的更新通信到中央服务器，而非直接通信和聚合数据，为用户提供了潜在的隐私和安全优势。然而，FL训练受到统计异质性的影响，因为客户端可能具有不同的本地数据分布。大语言模型(LLM)为解决异质性问题提供了一种潜在的解决方案，因为它们已被证明能够在大量噪声数据上学习。虽然LLM为解决联邦设置中非独立同分布(non-I.I.D.)客户端的持续问题带来了希望，但也加剧了FL中的两个其他瓶颈：有限的本地计算和昂贵的通信。本研究旨在开发用于FL中LLM的高效训练方法。为此，我们采用了两种关键技术来实现高效训练。首先，我们使用低秩适应(LoRA)来减少本地模型训练的计算负担。其次，我们在整个训练过程中通信稀疏更新，以显著降低通信成本。总而言之，我们的方法比原始LoRA降低了高达10倍的通信成本，比更复杂的稀疏LoRA基线降低了高达5倍的通信成本，同时实现了更高的效用。我们强调了在联邦LLM训练中仔细应用稀疏性并选择有效的秩和稀疏性配置的重要性。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决联邦学习环境下，使用大型语言模型进行训练时面临的通信成本高昂和计算资源受限的问题。传统的联邦学习方法在客户端数据非独立同分布的情况下表现不佳，而直接应用大型语言模型会进一步加剧通信瓶颈。

核心思路：论文的核心思路是结合低秩适应(LoRA)和稀疏更新，在降低计算复杂度的同时，显著减少客户端与服务器之间的通信量。LoRA通过训练低秩矩阵来近似更新模型权重，减少了需要训练的参数数量。稀疏更新则只传输模型权重变化中的重要部分，进一步降低通信成本。

技术框架：CELLM的整体框架包括以下几个阶段：1)客户端本地使用LoRA进行模型训练；2)客户端对LoRA更新进行稀疏化处理，只保留重要的权重更新；3)客户端将稀疏化的LoRA更新发送到服务器；4)服务器聚合来自各个客户端的更新，并更新全局模型；5)服务器将更新后的全局模型发送回客户端，进行下一轮训练。

关键创新：论文的关键创新在于将LoRA和稀疏更新有效地结合，并针对联邦学习环境进行了优化。与直接使用LoRA相比，CELLM通过稀疏化进一步降低了通信成本。与更复杂的稀疏LoRA基线相比，CELLM在保证模型效用的前提下，实现了更高的通信效率。

关键设计：论文的关键设计包括：1)选择合适的LoRA秩(rank)，以平衡模型性能和计算复杂度；2)设计有效的稀疏化策略，例如基于幅度或梯度选择重要权重；3)探索不同的稀疏度配置，以在通信成本和模型效用之间取得最佳平衡；4)针对联邦学习环境，设计合适的聚合策略，以处理客户端数据分布的异质性。

📊 实验亮点

实验结果表明，CELLM方法在降低通信成本方面表现出色，相较于原始LoRA降低了高达10倍的通信成本，比更复杂的稀疏LoRA基线降低了高达5倍的通信成本，同时保持了甚至提升了模型效用。这表明CELLM在联邦学习环境下训练大型语言模型具有显著的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要保护用户隐私的联邦学习场景，例如医疗健康、金融服务和智能设备等领域。通过降低通信成本，CELLM使得在资源受限的设备上训练大型语言模型成为可能，从而促进了联邦学习的普及和应用。未来，该方法可以进一步扩展到其他类型的模型和任务，并与其他隐私保护技术相结合，以提供更强大的隐私保障。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) is a recent model training paradigm in which client devices collaboratively train a model without ever aggregating their data. Crucially, this scheme offers users potential privacy and security benefits by only ever communicating updates to the model weights to a central server as opposed to traditional machine learning (ML) training which directly communicates and aggregates data. However, FL training suffers from statistical heterogeneity as clients may have differing local data distributions. Large language models (LLMs) offer a potential solution to this issue of heterogeneity given that they have consistently been shown to be able to learn on vast amounts of noisy data. While LLMs are a promising development for resolving the consistent issue of non-I.I.D. Clients in federated settings exacerbate two other bottlenecks in FL: limited local computing and expensive communication. This thesis aims to develop efficient training methods for LLMs in FL. To this end, we employ two critical techniques in enabling efficient training. First, we use low-rank adaptation (LoRA) to reduce the computational load of local model training. Second, we communicate sparse updates throughout training to significantly cut down on communication costs. Taken together, our method reduces communication costs by up to 10x over vanilla LoRA and up to 5x over more complex sparse LoRA baselines while achieving greater utility. We emphasize the importance of carefully applying sparsity and picking effective rank and sparsity configurations for federated LLM training.