大型语言模型跨云联邦训练的关键技术研究
机器学习
2024-12-24 v2 人工智能
密码学与安全
摘要
随着自然语言处理技术的快速发展，大型语言模型在各种应用场景中展现出卓越的性能。然而，对这些模型进行训练需要巨大的计算资源和数据处理能力。跨云联邦训练为解决单个云平台资源瓶颈提供了新方法，使多个云平台的计算资源能够协同完成大型模型的训练任务。本研究分析了跨云联邦训练的关键技术，包括数据分区与分布、通信优化、模型聚合算法以及异构云平台的兼容性。此外，本研究还考察了跨云训练中的数据安全与隐私保护策略，特别是数据加密和差分隐私技术的应用。通过实验验证，本文提出的技术框架显示出了提高训练效率、确保数据安全和降低训练成本的效果，凸显了跨云联邦训练在广泛应用前景。
引用
@article{arxiv.2410.19130,
title = {Research on Key Technologies for Cross-Cloud Federated Training of Large Language Models},
author = {Haowei Yang and Mingxiu Sui and Shaobo Liu and Xinyue Qian and Zhaoyang Zhang and Bingying Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2410.19130},
year = {2024}
}