MIRA: A Method of Federated MultI-Task Learning for LaRge LAnguage Models

📄 arXiv: 2410.15524v1 📥 PDF

作者: Ahmed Elbakary, Chaouki Ben Issaid, Tamer ElBatt, Karim Seddik, Mehdi Bennis

分类: cs.LG, cs.DC

发布日期: 2024-10-20

💡 一句话要点

MIRA：一种用于大型语言模型的联邦多任务学习方法

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

关键词: 联邦学习 多任务学习 大型语言模型 参数高效微调 LoRA 自然语言处理 模型微调

📋 核心要点

  1. 现有联邦学习方法在微调大型语言模型时，面临计算和通信开销巨大的挑战。
  2. MIRA方法通过联邦多任务学习，利用客户端模型结构，兼顾其他客户端的任务和数据分布。
  3. 实验表明，MIRA方法在降低本地损失的同时，保持了与现有基线相当的全局性能。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种受联邦多任务学习启发的大型语言模型（LLM）微调方法。该方法利用每个客户端模型的结构，并实现了一种考虑其他客户端任务和数据分布的学习方案。为了减轻通常与LLM相关的巨大计算和通信开销，我们采用了一种参数高效的微调方法，特别是低秩适应（LoRA），从而减少了可训练参数的数量。通过不同的数据集和模型进行的实验结果表明，与现有的LLM联邦微调框架相比，该方法在平均性能和本地性能方面都更有效。所提出的方案通过为每个客户端实现更低的本地损失，同时保持相当的全局性能，优于现有的基线。

🔬 方法详解

问题定义：现有联邦学习方法在微调大型语言模型时，由于模型参数量巨大，导致计算和通信开销非常高昂。此外，传统的联邦学习方法通常忽略了不同客户端任务之间的关联性，以及各客户端数据分布的差异性，导致模型在各个客户端上的表现参差不齐。

核心思路：MIRA的核心思路是利用联邦多任务学习的思想，在联邦学习过程中，让每个客户端的模型不仅学习自身的任务，还要考虑其他客户端的任务和数据分布。通过这种方式，可以提高模型的泛化能力和在各个客户端上的表现。同时，为了降低计算和通信开销，采用参数高效的微调方法LoRA，只微调少量参数。

技术框架：MIRA的整体框架基于联邦学习，包含以下主要阶段：1）客户端本地训练：每个客户端使用LoRA方法，基于本地数据和从服务器接收到的全局模型进行微调；2）参数聚合：服务器收集各个客户端的LoRA参数更新，并进行聚合；3）全局模型更新：服务器使用聚合后的参数更新全局模型，并将更新后的模型发送给各个客户端。

关键创新：MIRA的关键创新在于将联邦多任务学习的思想引入到大型语言模型的微调中。通过考虑不同客户端的任务和数据分布，可以提高模型的泛化能力和在各个客户端上的表现。此外，采用LoRA方法可以有效降低计算和通信开销。

关键设计：MIRA的关键设计包括：1）使用LoRA进行参数高效的微调，减少可训练参数的数量；2）设计合适的聚合策略，将各个客户端的LoRA参数更新进行有效聚合；3）选择合适的损失函数，以平衡全局性能和本地性能。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，MIRA方法在不同的数据集和模型上，都优于现有的LLM联邦微调基线方法。具体而言，MIRA方法在降低本地损失的同时，保持了与基线方法相当的全局性能。这表明MIRA方法能够更好地适应各个客户端的数据分布，提高模型的泛化能力。

🎯 应用场景

MIRA方法可应用于各种需要联邦学习的自然语言处理任务，例如：医疗领域的电子病历分析、金融领域的欺诈检测、以及个性化推荐系统等。该方法能够保护用户隐私，同时提高模型的性能和泛化能力，具有重要的实际应用价值和未来发展潜力。

📄 摘要（原文）

In this paper, we introduce a method for fine-tuning Large Language Models (LLMs), inspired by Multi-Task learning in a federated manner. Our approach leverages the structure of each client's model and enables a learning scheme that considers other clients' tasks and data distribution. To mitigate the extensive computational and communication overhead often associated with LLMs, we utilize a parameter-efficient fine-tuning method, specifically Low-Rank Adaptation (LoRA), reducing the number of trainable parameters. Experimental results, with different datasets and models, demonstrate the proposed method's effectiveness compared to existing frameworks for federated fine-tuning of LLMs in terms of average and local performances. The proposed scheme outperforms existing baselines by achieving lower local loss for each client while maintaining comparable global performance.