FedRLHF: A Convergence-Guaranteed Federated Framework for Privacy-Preserving and Personalized RLHF

📄 arXiv: 2412.15538v2 📥 PDF

作者: Flint Xiaofeng Fan, Cheston Tan, Yew-Soon Ong, Roger Wattenhofer, Wei-Tsang Ooi

分类: cs.LG, cs.AI, cs.CR

发布日期: 2024-12-20 (更新: 2025-02-08)

备注: Updated for AAMAS 2025 camera-ready. This preprint represents the full version of the paper, including all proofs, experimental details, and additional discussions

💡 一句话要点

提出FedRLHF：一种保证收敛的联邦RLHF框架，用于保护隐私和实现个性化。

🎯 匹配领域: 支柱二：RL算法与架构 (RL & Architecture)

关键词: 联邦学习 强化学习 人类反馈 隐私保护 个性化推荐 RLHF 分布式学习

📋 核心要点

  1. 传统RLHF依赖中心化数据，面临隐私泄露风险，且难以实现用户个性化体验。
  2. FedRLHF通过联邦学习，在本地集成人类反馈并更新策略，实现协同学习，无需共享原始数据。
  3. 理论分析保证了FedRLHF的收敛性，实验表明其在保护隐私的同时，性能与中心化RLHF相当。

📝 摘要（中文）

针对日益增长的隐私顾虑和对个性化体验的需求，传统的基于人类反馈的强化学习(RLHF)框架由于依赖中心化数据而面临重大挑战。我们提出了联邦RLHF(FedRLHF)，一种新颖的框架，用于分散RLHF过程。FedRLHF支持跨多个客户端的协同策略学习，而无需共享原始数据或人类反馈，从而确保强大的隐私保护。通过利用联邦强化学习，每个客户端将人类反馈本地集成到其奖励函数中，并通过个性化的RLHF过程更新其策略。我们为FedRLHF建立了严格的理论基础，提供了收敛保证，并推导了样本复杂度界限，该界限可以随着客户端数量的增加而有效地扩展。在MovieLens和IMDb数据集上的实证评估表明，FedRLHF不仅保护了用户隐私，而且实现了与中心化RLHF相当的性能，同时增强了跨不同客户端环境的个性化。

🔬 方法详解

问题定义：传统RLHF方法依赖于中心化的数据收集和处理，这带来了严重的数据隐私问题。此外，中心化的模型难以适应不同用户的个性化偏好，导致用户体验不佳。因此，需要一种既能保护用户隐私，又能实现个性化RLHF的框架。

核心思路：FedRLHF的核心思路是将RLHF过程分散到各个客户端本地进行，每个客户端利用本地数据和人类反馈来训练自己的策略模型。通过联邦学习的方式，各个客户端在不共享原始数据的情况下，协同学习一个全局模型，从而实现隐私保护和个性化。

技术框架：FedRLHF的整体框架包括以下几个主要阶段：1) 本地RLHF训练：每个客户端使用本地数据和人类反馈，通过强化学习算法（如PPO）训练自己的策略模型。2) 模型聚合：客户端将本地训练的模型参数上传到服务器。服务器使用联邦平均等算法，将各个客户端的模型参数进行聚合，得到一个全局模型。3) 模型分发：服务器将聚合后的全局模型分发给各个客户端。4) 迭代优化：客户端使用新的全局模型作为初始化，继续进行本地RLHF训练，并重复上述过程，直到模型收敛。

关键创新：FedRLHF的关键创新在于将联邦学习与RLHF相结合，实现了一种隐私保护的个性化RLHF框架。与传统的中心化RLHF方法相比，FedRLHF无需收集和共享原始数据，从而有效保护了用户隐私。此外，FedRLHF允许每个客户端根据本地数据和人类反馈来调整模型，从而实现个性化的用户体验。

关键设计：FedRLHF的关键设计包括：1) 本地奖励函数设计：每个客户端需要根据本地人类反馈来设计奖励函数，以引导策略模型的训练。2) 联邦平均算法选择：服务器需要选择合适的联邦平均算法，以确保模型聚合的有效性和收敛性。3) 通信效率优化：由于客户端与服务器之间的通信带宽有限，需要对模型参数进行压缩和优化，以提高通信效率。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文在MovieLens和IMDb数据集上进行了实验，结果表明FedRLHF在保护用户隐私的同时，能够达到与中心化RLHF相当的性能。具体来说，FedRLHF在推荐准确率等指标上与中心化RLHF相比没有显著下降，同时显著降低了数据泄露的风险。此外，实验还表明FedRLHF能够有效地实现个性化推荐，不同客户端的模型能够适应不同的用户偏好。

🎯 应用场景

FedRLHF可应用于推荐系统、对话系统、游戏AI等领域，在保护用户隐私的前提下，实现个性化的用户体验。例如，在电影推荐系统中，FedRLHF可以根据用户的历史观看记录和反馈，为用户推荐更符合其口味的电影，同时保护用户的隐私数据。该研究有助于推动联邦学习在强化学习领域的应用，并为构建更安全、更个性化的AI系统提供新的思路。

📄 摘要（原文）

In the era of increasing privacy concerns and demand for personalized experiences, traditional Reinforcement Learning with Human Feedback (RLHF) frameworks face significant challenges due to their reliance on centralized data. We introduce Federated Reinforcement Learning with Human Feedback (FedRLHF), a novel framework that decentralizes the RLHF process. FedRLHF enables collaborative policy learning across multiple clients without necessitating the sharing of raw data or human feedback, thereby ensuring robust privacy preservation. Leveraging federated reinforcement learning, each client integrates human feedback locally into their reward functions and updates their policies through personalized RLHF processes. We establish rigorous theoretical foundations for FedRLHF, providing convergence guarantees, and deriving sample complexity bounds that scale efficiently with the number of clients. Empirical evaluations on the MovieLens and IMDb datasets demonstrate that FedRLHF not only preserves user privacy but also achieves performance on par with centralized RLHF, while enhancing personalization across diverse client environments.