Prada: Black-Box LLM Adaptation with Private Data on Resource-Constrained Devices

📄 arXiv: 2503.14932v1 📥 PDF

作者: Ziyao Wang, Yexiao He, Zheyu Shen, Yu Li, Guoheng Sun, Myungjin Lee, Ang Li

分类: cs.CR, cs.DC, cs.LG

发布日期: 2025-03-19

💡 一句话要点

Prada：一种在资源受限设备上利用私有数据进行黑盒LLM适配的方案

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

关键词: 黑盒适配 隐私保护 边缘计算 大型语言模型 低秩适应

📋 核心要点

  1. 现有LLM适配方法在边缘设备上应用时，面临数据隐私泄露和模型隐私泄露的双重挑战，严重限制了其应用。
  2. Prada的核心思想是利用本地微调的轻量级代理模型与远程黑盒LLM的logits偏移，在不暴露数据和模型的前提下进行适配。
  3. 实验表明，Prada在保持与集中式微调相当性能的同时，显著降低了计算开销和通信成本，提升了边缘设备部署可行性。

📝 摘要（中文）

近年来，大型语言模型（LLM）在各种自然语言处理任务中表现出卓越的能力。然而，由于严重的隐私问题和有限的计算资源，使用存储在智能手机和个人电脑等资源受限的边缘设备上的私有数据集来将这些模型适配到专门领域仍然具有挑战性。现有的模型适配方法要么通过需要数据传输来损害数据隐私，要么通过暴露专有LLM参数来危及模型隐私。为了应对这些挑战，我们提出Prada，一种新颖的隐私保护和高效的黑盒LLM适配系统，它使用设备上的私有数据集。Prada采用轻量级代理模型，该模型使用低秩适应（LoRA）在用户设备本地进行微调。在推理过程中，Prada利用logits偏移，即基础模型和适配后的代理模型之间的输出差异，来迭代地改进来自远程黑盒LLM的输出。这种基于偏移的适配方法保护了数据隐私和模型隐私，因为它不需要共享敏感数据或专有模型参数。此外，我们结合了推测解码，以进一步加速Prada的推理过程，使该系统实际上可部署在带宽受限的边缘设备上，从而实现Prada的更实际部署。在各种下游任务上的大量实验表明，Prada实现了与集中式微调方法相当的性能，同时显著降低了高达60%的计算开销和高达80%的通信成本。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决在资源受限的边缘设备上，利用私有数据对黑盒LLM进行适配的问题。现有方法要么需要上传私有数据进行集中式微调，导致数据隐私泄露；要么需要暴露LLM的内部参数，导致模型隐私泄露。此外，边缘设备的计算能力和带宽有限，也对LLM的适配提出了挑战。

核心思路：Prada的核心思路是在本地设备上训练一个轻量级的代理模型，并利用该代理模型与远程黑盒LLM之间的logits偏移来指导LLM的输出。由于代理模型是在本地训练的，因此保护了用户的数据隐私。同时，由于不需要访问LLM的内部参数，因此保护了LLM的模型隐私。

技术框架：Prada的整体框架包括以下几个阶段：1) 在本地设备上，使用私有数据对一个轻量级的代理模型进行微调，采用LoRA方法以减少计算开销。2) 在推理阶段，首先使用代理模型生成一个logits输出。3) 将该logits输出与远程黑盒LLM的logits输出进行比较，计算logits偏移。4) 使用该logits偏移来调整黑盒LLM的输出，从而实现适配。5) 采用推测解码进一步加速推理过程。

关键创新：Prada的关键创新在于利用logits偏移来实现黑盒LLM的适配。与传统的微调方法不同，Prada不需要访问LLM的内部参数，因此保护了模型隐私。此外，Prada使用轻量级的代理模型，并采用LoRA方法进行微调，从而降低了计算开销。

关键设计：Prada的关键设计包括：1) 使用LoRA进行代理模型的微调，以减少计算开销。2) 使用logits偏移来指导LLM的输出，以保护模型隐私。3) 采用推测解码来加速推理过程。具体参数设置未知。

🖼️ 关键图片

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📊 实验亮点

实验结果表明，Prada在各种下游任务上实现了与集中式微调方法相当的性能，同时显著降低了计算开销和通信成本。具体而言，Prada可以将计算开销降低高达60%，通信成本降低高达80%。这些结果表明，Prada是一种高效且实用的黑盒LLM适配方案。

🎯 应用场景

Prada具有广泛的应用前景，例如个性化推荐、医疗诊断、金融风控等。用户可以在本地设备上使用私有数据对LLM进行适配，从而获得更好的性能，同时保护数据隐私和模型隐私。该技术尤其适用于数据敏感性高、计算资源有限的场景。

📄 摘要（原文）

In recent years, Large Language Models (LLMs) have demonstrated remarkable abilities in various natural language processing tasks. However, adapting these models to specialized domains using private datasets stored on resource-constrained edge devices, such as smartphones and personal computers, remains challenging due to significant privacy concerns and limited computational resources. Existing model adaptation methods either compromise data privacy by requiring data transmission or jeopardize model privacy by exposing proprietary LLM parameters. To address these challenges, we propose Prada, a novel privacy-preserving and efficient black-box LLM adaptation system using private on-device datasets. Prada employs a lightweight proxy model fine-tuned with Low-Rank Adaptation (LoRA) locally on user devices. During inference, Prada leverages the logits offset, i.e., difference in outputs between the base and adapted proxy models, to iteratively refine outputs from a remote black-box LLM. This offset-based adaptation approach preserves both data privacy and model privacy, as there is no need to share sensitive data or proprietary model parameters. Furthermore, we incorporate speculative decoding to further speed up the inference process of Prada, making the system practically deployable on bandwidth-constrained edge devices, enabling a more practical deployment of Prada. Extensive experiments on various downstream tasks demonstrate that Prada achieves performance comparable to centralized fine-tuning methods while significantly reducing computational overhead by up to 60% and communication costs by up to 80%.