Federated Large Language Models: Current Progress and Future Directions

📄 arXiv: 2409.15723v2 📥 PDF

作者: Yuhang Yao, Jianyi Zhang, Junda Wu, Chengkai Huang, Yu Xia, Tong Yu, Ruiyi Zhang, Sungchul Kim, Ryan Rossi, Ang Li, Lina Yao, Julian McAuley, Yiran Chen, Carlee Joe-Wong

分类: cs.LG, cs.CL

发布日期: 2024-09-24 (更新: 2025-11-26)

💡 一句话要点

综述联邦大语言模型(FedLLM)的最新进展与未来方向，聚焦微调与提示学习。

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

关键词: 联邦学习 大型语言模型 联邦微调 联邦提示学习 数据隐私 分布式训练 模型聚合 异构数据

📋 核心要点

  1. 现有集中式LLM训练面临数据隐私挑战，阻碍了其在敏感数据场景的应用。
  2. 论文综述了联邦学习在LLM上的应用，重点关注微调和提示学习两种关键技术。
  3. 论文总结了现有FedLLM的研究进展，并提出了预训练、联邦代理等未来研究方向。

📝 摘要（中文）

大型语言模型（LLM）正迅速普及，并在实际应用中被广泛采用。训练数据的质量至关重要，但数据收集过程中会产生隐私问题。联邦学习（FL）提供了一种解决方案，允许多个客户端在不共享本地数据的情况下协同训练LLM。然而，FL也带来了新的挑战，例如由于异构数据导致的模型收敛问题和高昂的通信成本。为了应对这些挑战并指导未来的研究，需要进行全面的研究。本文对用于LLM的联邦学习（FedLLM）进行了综述，重点介绍了最新的进展和未来的方向。我们重点关注两个关键方面：联邦环境下的微调和提示学习，讨论了现有的工作和相关的研究挑战。最后，我们为联邦LLM提出了潜在的方向，包括预训练、联邦代理以及用于联邦学习的LLM。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决大型语言模型在联邦学习场景下的训练问题。现有集中式训练方法需要共享用户数据，存在严重的数据隐私泄露风险。联邦学习虽然可以在保护隐私的前提下进行模型训练，但应用于LLM时，面临数据异构性带来的模型收敛困难，以及高昂的通信成本等挑战。

核心思路：论文的核心思路是系统性地梳理和分析现有联邦学习应用于LLM的研究工作，特别是针对微调和提示学习两种主流范式，总结其优势和不足，并在此基础上展望未来的研究方向。通过对现有方法的分析，为后续研究者提供参考和借鉴。

技术框架：论文主要围绕联邦学习框架下的LLM训练展开，重点关注两个方面：一是联邦微调（Federated Fine-tuning），即在预训练的LLM基础上，利用联邦学习在客户端本地数据上进行微调；二是联邦提示学习（Federated Prompt Learning），即通过联邦学习优化提示（Prompt），引导LLM生成期望的输出。论文对这两种方法的技术细节、优化策略和面临的挑战进行了详细的分析。

关键创新：论文的主要创新在于对联邦LLM领域进行了全面的综述，系统性地总结了现有研究的进展和挑战，并提出了未来可能的研究方向，例如联邦预训练、联邦代理以及利用LLM来改进联邦学习本身。这种对领域发展趋势的洞察和展望，对于指导未来的研究具有重要意义。

关键设计：论文并没有提出新的算法或模型，而是对现有方法进行了梳理和分析。在联邦微调方面，论文讨论了不同的模型聚合策略、通信压缩技术等。在联邦提示学习方面，论文分析了如何设计有效的提示，以及如何利用联邦学习优化提示参数。此外，论文还讨论了数据异构性、模型安全性和隐私保护等关键问题。

📊 实验亮点

该论文是一篇综述性文章，没有具体的实验结果。其亮点在于对现有FedLLM研究的系统性总结和对未来研究方向的展望。论文详细分析了联邦微调和联邦提示学习两种主流方法，并指出了数据异构性、通信成本、模型安全等关键挑战。此外，论文还提出了联邦预训练、联邦代理等有潜力的研究方向。

🎯 应用场景

该研究对联邦学习在自然语言处理领域的应用具有重要意义，尤其是在医疗、金融等对数据隐私要求高的场景。通过联邦学习，可以在保护用户隐私的前提下，利用海量数据训练出高性能的LLM，从而提升相关应用的效果，例如智能客服、医疗诊断等。未来，随着联邦学习技术的不断发展，有望实现更加安全、高效的分布式LLM训练。

📄 摘要（原文）

Large language models are rapidly gaining popularity and have been widely adopted in real-world applications. While the quality of training data is essential, privacy concerns arise during data collection. Federated learning offers a solution by allowing multiple clients to collaboratively train LLMs without sharing local data. However, FL introduces new challenges, such as model convergence issues due to heterogeneous data and high communication costs. A comprehensive study is required to address these challenges and guide future research. This paper surveys Federated learning for LLMs (FedLLM), highlighting recent advances and future directions. We focus on two key aspects: fine-tuning and prompt learning in a federated setting, discussing existing work and associated research challenges. We finally propose potential directions for federated LLMs, including pre-training, federated agents, and LLMs for federated learning.