LanFL: Differentially Private Federated Learning with Large Language Models using Synthetic Samples

📄 arXiv: 2410.19114v1 📥 PDF

作者: Huiyu Wu, Diego Klabjan

分类: cs.LG, cs.CR

发布日期: 2024-10-24

💡 一句话要点

LanFL：利用合成样本和差分隐私的联邦学习框架，用于大型语言模型

🎯 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 差分隐私 合成数据 提示学习 隐私保护 知识共享

📋 核心要点

  1. 传统联邦学习方法应用于大型语言模型时，面临计算和通信成本过高的问题，且用户通常无法访问模型全部参数。
  2. LanFL提出了一种基于提示的联邦学习方案，将大型语言模型视为黑盒，通过优化提示来学习。
  3. LanFL使用差分隐私的合成样本生成机制，在保护本地数据隐私的同时，促进参与者之间的知识共享。

📝 摘要（中文）

联邦学习(FL)是一种协作式的、保护隐私的机器学习框架，允许多个参与者训练单个全局模型。然而，最近出现的功能强大的大型语言模型(LLM)，具有数百亿甚至数千亿的参数，使得传统FL方法直接应用于LLM变得不切实际，因为计算和通信成本过高。此外，LLM的最终用户通常无法访问模型的完整架构和权重，这使得参与者无法直接微调这些模型。本文提出了一种用于LLM的新型FL方案，名为LanFL，它完全基于提示，并将底层LLM视为黑盒。我们开发了一种差分隐私的合成样本生成机制，以促进参与者之间的知识共享，以及一种提示优化方案，可以从合成样本中学习。我们广泛的实验表明，LanFL成功地促进了参与者之间的学习，同时在各种任务中保护了本地数据集的隐私。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在联邦学习框架下，如何高效且隐私地训练大型语言模型的问题。现有方法直接微调LLM成本高昂，且用户通常无法访问完整的模型架构和权重。因此，如何在保护用户数据隐私的前提下，利用LLM的强大能力进行联邦学习是一个挑战。

核心思路：LanFL的核心思路是将LLM视为黑盒，通过优化提示(prompt)来引导LLM生成有用的合成数据，并利用这些合成数据进行联邦学习。这种方法避免了直接微调LLM，降低了计算和通信成本，同时保护了用户数据的隐私。

技术框架：LanFL的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 本地合成数据生成：每个参与者使用本地数据和优化的提示，通过LLM生成合成数据。2) 差分隐私保护：在合成数据共享之前，应用差分隐私机制，以保护本地数据的隐私。3) 全局提示优化：所有参与者共享经过差分隐私处理的合成数据，并使用这些数据来优化全局提示。4) 模型推理：使用优化后的全局提示，在LLM上进行推理。

关键创新：LanFL的关键创新在于：1) 提出了一种基于提示的联邦学习方案，适用于大型语言模型。2) 引入了差分隐私的合成样本生成机制，在保护隐私的同时促进知识共享。3) 开发了一种提示优化方案，可以有效地从合成样本中学习。与现有方法的本质区别在于，LanFL不需要直接访问和微调LLM，而是通过优化提示来利用LLM的能力。

关键设计：LanFL的关键设计包括：1) 提示模板：设计合适的提示模板，以引导LLM生成高质量的合成数据。2) 差分隐私机制：选择合适的差分隐私机制，例如高斯机制或拉普拉斯机制，并调整隐私预算，以平衡隐私保护和模型性能。3) 提示优化算法：使用梯度下降或其他优化算法，优化全局提示，使其能够更好地利用合成数据。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，LanFL在各种任务中都取得了良好的性能，并且能够有效地保护本地数据的隐私。例如，在文本分类任务中，LanFL的性能与直接在本地数据上训练的模型相当，同时满足差分隐私的要求。LanFL相较于其他联邦学习方法，在保护隐私和降低计算成本方面具有优势。

🎯 应用场景

LanFL可应用于各种需要保护用户隐私的场景，例如医疗健康、金融服务等。通过联邦学习，多个机构可以在不共享原始数据的情况下，共同训练大型语言模型，从而提高模型的性能和泛化能力。未来，LanFL可以进一步扩展到其他类型的模型和任务，例如图像识别、语音识别等。

📄 摘要（原文）

Federated Learning (FL) is a collaborative, privacy-preserving machine learning framework that enables multiple participants to train a single global model. However, the recent advent of powerful Large Language Models (LLMs) with tens to hundreds of billions of parameters makes the naive application of traditional FL methods to LLMs impractical due to high computational and communication costs. Furthermore, end users of LLMs often lack access to full architectures and weights of the models, making it impossible for participants to fine-tune these models directly. This paper introduces a novel FL scheme for LLMs, named LanFL, which is purely prompt-based and treats the underlying LLMs as black boxes. We have developed a differentially private synthetic sample generation mechanism to facilitate knowledge sharing among participants, along with a prompt optimization scheme that enables learning from synthetic samples. Our extensive experiments demonstrate that LanFL successfully facilitates learning among participants while preserving the privacy of local datasets across various tasks.