Privacy-Preserving Personalized Federated Prompt Learning for Multimodal Large Language Models

📄 arXiv: 2501.13904v3 📥 PDF

作者: Linh Tran, Wei Sun, Stacy Patterson, Ana Milanova

分类: cs.LG

发布日期: 2025-01-23 (更新: 2025-02-13)

💡 一句话要点

提出DP-FPL，一种面向多模态LLM的差分隐私联邦Prompt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 多模态LLM Prompt学习 差分隐私 低秩分解 个性化 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有联邦Prompt学习在个性化、泛化和隐私保护之间难以平衡，过度个性化导致过拟合，严格隐私措施则阻碍个性化和泛化。
  2. 提出DP-FPL方法，利用低秩分解捕获泛化能力，同时维护残差项保留个性化表达，并对局部和全局prompt应用差分隐私。
  3. 实验结果表明，DP-FPL方法在平衡个性化、泛化和隐私保护方面表现出色，性能优于其他基准方法。

📝 摘要（中文）

多模态大型语言模型（LLM）通过整合文本、图像和音频等多种模态，正在彻底改变客户支持和运营。联邦Prompt学习（FPL）是一种新兴方法，它将预训练的多模态LLM（如视觉-语言模型）与联邦学习相结合，以创建个性化、保护隐私的AI系统。然而，平衡个性化、泛化和隐私这些相互竞争的目标仍然是一个重大挑战。过度个性化可能导致过拟合，降低泛化能力，而严格的隐私措施（如差分隐私）可能会阻碍个性化和泛化。在本文中，我们提出了一种差分隐私联邦Prompt学习（DP-FPL）方法，通过利用低秩分解方案来捕获泛化能力，同时维护一个残差项来保留个性化的表达能力，从而应对这一挑战。为了确保隐私，我们引入了一种新颖的方法，将局部差分隐私应用于局部prompt的两个低秩分量，并将全局差分隐私应用于全局prompt。我们的方法减轻了隐私噪声对模型性能的影响，同时平衡了个性化和泛化之间的权衡。大量的实验证明了我们的方法优于其他基准。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决多模态大型语言模型（LLM）的联邦Prompt学习中，个性化、泛化和隐私保护难以兼顾的问题。现有方法要么过度个性化导致过拟合，要么为了保护隐私而牺牲了个性化和泛化能力。

核心思路：论文的核心思路是利用低秩分解来分离prompt中的泛化信息和个性化信息。通过低秩分解，模型可以学习到通用的prompt表示，同时保留一个残差项来捕捉特定用户或设备上的个性化特征。此外，论文还引入了差分隐私机制，以保护用户数据的隐私。

技术框架：DP-FPL的整体框架包括以下几个主要步骤：1) 客户端本地训练：每个客户端使用本地数据训练prompt，并进行低秩分解，得到全局prompt和局部prompt。2) 隐私保护：对局部prompt的低秩分量应用局部差分隐私，对全局prompt应用全局差分隐私。3) 服务器聚合：服务器收集来自客户端的全局prompt更新，并进行聚合。4) 模型更新：服务器将聚合后的全局prompt更新发送回客户端，客户端使用更新后的全局prompt和本地prompt进行推理。

关键创新：论文的关键创新在于：1) 提出了一种基于低秩分解的联邦Prompt学习方法，可以有效地分离泛化信息和个性化信息。2) 提出了一种新颖的差分隐私机制，可以同时保护局部prompt和全局prompt的隐私。3) 结合了局部差分隐私和全局差分隐私，在隐私保护强度和模型性能之间取得了更好的平衡。

关键设计：论文的关键设计包括：1) 使用低秩分解将prompt分解为全局prompt和局部prompt。2) 对局部prompt的两个低秩分量应用局部差分隐私，通过添加噪声来保护用户数据的隐私。3) 对全局prompt应用全局差分隐私，以防止服务器推断出关于单个用户的敏感信息。4) 使用特定的损失函数来优化模型，例如交叉熵损失函数或均方误差损失函数。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

论文通过大量实验验证了DP-FPL方法的有效性。实验结果表明，DP-FPL方法在保护用户隐私的同时，能够实现与非隐私保护方法相近的模型性能，并且优于其他基准方法。具体的性能数据和提升幅度在论文中有详细的展示。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于各种需要个性化和隐私保护的多模态LLM应用场景，例如：个性化推荐系统、智能客服、医疗诊断等。通过联邦学习，可以在保护用户隐私的前提下，利用大量用户数据训练出更加精准和个性化的模型，从而提升用户体验和应用效果。未来，该方法有望在更多领域得到应用，推动人工智能技术的发展。

📄 摘要（原文）

Multimodal Large Language Models (LLMs) are pivotal in revolutionizing customer support and operations by integrating multiple modalities such as text, images, and audio. Federated Prompt Learning (FPL) is a recently proposed approach that combines pre-trained multimodal LLMs such as vision-language models with federated learning to create personalized, privacy-preserving AI systems. However, balancing the competing goals of personalization, generalization, and privacy remains a significant challenge. Over-personalization can lead to overfitting, reducing generalizability, while stringent privacy measures, such as differential privacy, can hinder both personalization and generalization. In this paper, we propose a Differentially Private Federated Prompt Learning (DP-FPL) approach to tackle this challenge by leveraging a low-rank factorization scheme to capture generalization while maintaining a residual term that preserves expressiveness for personalization. To ensure privacy, we introduce a novel method where we apply local differential privacy to the two low-rank components of the local prompt, and global differential privacy to the global prompt. Our approach mitigates the impact of privacy noise on the model performance while balancing the tradeoff between personalization and generalization. Extensive experiments demonstrate the effectiveness of our approach over other benchmarks.