联邦基础模型的十大挑战问题
机器学习
2025-02-19 v1 人工智能
摘要
联邦基础模型 (Federated Foundation Models, FedFMs) 表示一种分布式学习范式, 将 foundation models 的通用能力与联邦学习的隐私保留能力相融合. 这种结合允许大型 foundation 模型与来自远程客户端的小型本地域模型在教师-学生学习setting 中相互学习. 本文对 FedFMs 中固有的十大挑战问题进行了全面总结, 涵盖基础理论、私有数据利用、持续学习、取消学习、Non-IID 和图数据、双向知识传递、激励机制设计、博弈机制设计、模型水印以及效率. 十大挑战问题体现在五个关键方面: 基础理论方面, 旨在建立 FedFMs 的连贯统一的理论框架; 数据方面, 解决在保持隐私的同时利用来自私有数据的领域特定知识的难题; 异构性方面, 检查跨客户端的数据、模型和计算资源的差异; 安全与隐私方面, 聚焦于对抗恶意攻击和模型盗窃的防御; 效率方面, 强调需要在训练、通信和参数效率方面进行改进. 对每个问题, 我们提供清晰的数学定义, 分析现有方法, 并讨论关键挑战与潜在解决方案. 这一深入探索旨在推动 FedFMs 的理论基础, 指导实际实现, 并激发未来研究以克服这些障碍, 从而在 various real-world applications 中实现 robust, efficient, and privacy-preserving FedFMs.
引用
@article{arxiv.2502.12176,
title = {Ten Challenging Problems in Federated Foundation Models},
author = {Tao Fan and Hanlin Gu and Xuemei Cao and Chee Seng Chan and Qian Chen and Yiqiang Chen and Yihui Feng and Yang Gu and Jiaxiang Geng and Bing Luo and Shuoling Liu and Win Kent Ong and Chao Ren and Jiaqi Shao and Chuan Sun and Xiaoli Tang and Hong Xi Tae and Yongxin Tong and Shuyue Wei and Fan Wu and Wei Xi and Mingcong Xu and He Yang and Xin Yang and Jiangpeng Yan and Hao Yu and Han Yu and Teng Zhang and Yifei Zhang and Xiaojin Zhang and Zhenzhe Zheng and Lixin Fan and Qiang Yang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2502.12176},
year = {2025}
}