FIRM: Federated In-client Regularized Multi-objective Alignment for Large Language Models

📄 arXiv: 2511.16992v1 📥 PDF

作者: Fatemeh, Nourzad, Amirhossein Roknilamouki, Eylem Ekici, Jia, Liu, Ness B. Shroff

分类: cs.LG

发布日期: 2025-11-21

💡 一句话要点

提出FIRM：一种面向大语言模型的联邦客户端正则化多目标对齐方法

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

关键词: 联邦学习 多目标优化 大语言模型 对齐 客户端正则化 通信效率 隐私保护

📋 核心要点

  1. 现有联邦多目标优化方法在对齐大语言模型时，需要传输多个梯度，导致通信瓶颈，难以扩展到大型模型。
  2. FIRM算法通过在客户端内进行正则化，直接缓解客户端不一致性漂移，避免了多梯度传输，提高了通信效率。
  3. 实验证明，FIRM能实现更平滑的训练动态，减少客户端不一致性漂移，并在奖励权衡方面优于基线方法。

📝 摘要（中文）

本文提出FIRM（Federated In-client Regularized Multi-objective alignment），一种新颖的联邦学习算法，旨在解决大语言模型（LLM）与人类价值观对齐问题中，多个冲突目标（如有用性和无害性）的平衡难题。现有联邦多目标优化（FMOO）方法因依赖传输多个梯度到服务器而面临严重的通信瓶颈，对于大型模型而言是不可扩展的。FIRM通过客户端内正则化直接缓解客户端不一致性漂移，无需传输多个梯度，从而提高了通信效率。论文证明了该算法收敛到Pareto-stationary点，并提供了针对此联邦多目标对齐设置的第一个有限时间收敛保证。实验结果表明，与基线方法相比，FIRM能够实现更平滑的训练动态、减少客户端不一致性漂移并改善奖励权衡。此外，论文还提出了一种结合目标偏好的方法，并通过实验Pareto图展示了FIRM能够根据指定的偏好平滑地调整目标之间的权衡。

🔬 方法详解

问题定义：论文旨在解决联邦学习场景下，如何高效地对齐大型语言模型（LLM），使其在多个相互冲突的目标（例如，有用性和无害性）之间取得平衡。现有联邦多目标优化（FMOO）方法的主要痛点在于通信效率低下，因为它们需要将多个梯度从客户端传输到服务器，这对于参数量巨大的LLM来说是不可行的。

核心思路：FIRM的核心思路是在每个客户端本地解决一个正则化的多目标优化问题。通过在客户端内部进行正则化，直接缓解客户端之间的不一致性漂移，从而避免了传统FMOO方法中多梯度传输的需求。这种设计显著降低了通信成本，使得在联邦学习框架下训练大型语言模型成为可能。

技术框架：FIRM的整体框架如下：1) 服务器将模型参数分发给各个客户端；2) 每个客户端在本地数据集上，利用正则化的多目标优化算法更新模型参数；3) 客户端将更新后的模型参数发送回服务器；4) 服务器聚合来自各个客户端的参数更新，得到全局模型。关键在于客户端的本地优化过程，其中正则化项用于约束客户端之间的模型差异。

关键创新：FIRM最关键的创新在于其客户端内正则化策略，它通过在本地优化目标中添加正则化项，显式地减少客户端之间的模型差异。这种方法避免了传统FMOO方法中多梯度传输的需要，从而显著提高了通信效率。此外，论文还提供了该算法的有限时间收敛保证，这是联邦多目标对齐领域的一个重要进展。

关键设计：FIRM的关键设计包括：1) 正则化项的选择：论文中使用的正则化项旨在惩罚客户端模型参数与全局模型参数之间的差异。2) 正则化系数的设置：正则化系数控制了客户端模型与全局模型之间的平衡，需要根据具体问题进行调整。3) 目标偏好的结合：论文提出了一种将目标偏好纳入优化过程的方法，允许用户根据需求调整不同目标之间的权衡。

🖼️ 关键图片

fig_0
fig_1
fig_2

📊 实验亮点

实验结果表明，FIRM算法在训练过程中表现出更平滑的动态特性，显著降低了客户端之间的不一致性漂移，并且在多个目标之间实现了更好的权衡。与基线方法相比，FIRM在保持甚至提升模型性能的同时，大幅降低了通信成本。此外，实验还验证了FIRM能够根据用户指定的偏好，灵活地调整不同目标之间的权衡。

🎯 应用场景

FIRM算法在多个领域具有广泛的应用前景，例如：安全敏感的医疗健康领域，可以用于训练个性化的医疗诊断模型，同时保护患者隐私；金融风控领域，可以用于构建反欺诈模型，防止用户数据泄露；智能客服领域，可以用于训练更符合用户价值观的聊天机器人。该研究有助于推动联邦学习在实际场景中的应用，并促进人工智能技术的可信发展。

📄 摘要（原文）

Aligning Large Language Models (LLMs) with human values often involves balancing multiple, conflicting objectives such as helpfulness and harmlessness. Training these models is computationally intensive, and centralizing the process raises significant data privacy concerns. Federated Learning (FL) offers a compelling alternative, but existing Federated Multi-Objective Optimization (FMOO) methods face severe communication bottlenecks as their reliance on transmitting multiple gradients to a server is unscalable for large models. We introduce FIRM (Federated In-client Regularized Multi-objective alignment), a novel algorithm that achieves both client disagreement drift mitigation and communication efficiency. In FIRM, each client locally solves a regularized multi-objective optimization problem. By directly mitigating client disagreement drift through in-client regularization, our method eliminates the need for the multi-gradient transmissions common in prior works. Consequently, clients need only to transmit a single set of adapted parameters, maintaining high communication efficiency. We prove that our algorithm converges to Pareto-stationary points and, to our knowledge, provide the first finite-time convergence guarantees for this federated multi-objective alignment setting. Empirically, we show that FIRM leads to smoother training dynamics, reduced client disagreement drift, and improved reward trade-offs compared to baselines. We further propose a method to incorporate a preference over the objectives and report empirical Pareto plots, demonstrating that FIRM can smoothly adapt trade-offs between objectives in response to specified preferences.