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做图片素材的网站有哪些,成都广告制作安装公司,企业网站定制开发,气象服务网站建设作者 | 小戏、Python 理想化的 Learning 的理论方法作用于现实世界总会面临着诸多挑战#xff0c;从模型部署到模型压缩#xff0c;从数据的可获取性到数据的隐私问题。而面对着公共领域数据的稀缺性以及私有领域的数据隐私问题#xff0c;联邦学习#xff08;Federated Le… 作者 | 小戏、Python 理想化的 Learning 的理论方法作用于现实世界总会面临着诸多挑战从模型部署到模型压缩从数据的可获取性到数据的隐私问题。而面对着公共领域数据的稀缺性以及私有领域的数据隐私问题联邦学习Federated Learning作为一种分布式的机器学习框架吸引了许多关注。 而伴随着大模型的出现与逐渐成熟大规模语言模型LLMs对更大规模训练数据的依赖以及数据隐私与商业竞争问题催生了一个新的问题如何在不侵犯数据隐私法律条款的基础上利用各个商业实体私人领域的孤立数据联合训练一个大规模语言模型想象一个场景有三家医院想训练一款专门针对医学领域的大模型但是每家医院所拥有的数据都不足以支撑大模型所需要的数据要求而完全共享三家医院的数据由于数据隐私问题又不现实在这个大背景下就需要一种基于联邦学习的大规模语言模型的训练架构与方法解决分布式的大模型训练问题。 面对这个问题浙江大学提出了联邦 LLMs 的概念构建了联邦 LLM 的三个组成部分包括联邦 LLM 预训练、联邦 LLM 微调以及 联邦 LLM Prompt 工程。对于每个组成部分论文讨论了它相对于传统 LLMs 训练方法的优势并提出了具体的工程策略实现方法。最后面对联邦学习与 LLMs 的集成论文提出了两个领域联合带来的新有待解决的挑战及潜在解决方案。 论文题目Federated Large Language Model : A Position Paper论文链接https://arxiv.org/pdf/2307.08925.pdf 大模型研究测试传送门 GPT-4传送门免墙可直接测试遇浏览器警告点高级/继续访问即可Hello, GPT4! 从联邦学习到联邦 LLMs 隐私保护计算是一种为了解决利用私人领域数据开展模型训练维护数据隐私的计算技术目前隐私保护计算的方法主要有基于密码学的方法、利用可信硬件的方法以及联邦学习的方法。而大模型庞大的计算需求限制了密码学方法与硬件方法在大模型训练之中的应用而联邦学习作为一种平衡效率与隐私安全的成熟架构非常有潜力应用于大模型的隐私保护计算。 联邦学习作为一种机器学习范式完成由多个客户端共同合作训练一个由中央服务器监督的共享模型的任务。于传统集中式的机器学习方法相比联邦学习允许数据在本地存储从而减少相关的隐私风险。在联邦学习之中客户端的设备异步的对如网络权重与梯度等信息进行更新以最小化数据泄露的风险并减少带宽需求常见的联邦学习算法有联邦平均算法、差分隐私等等。 相应的如果希望完成一个大规模语言模型的训练任务一般可以分为三个阶段分别是预训练、自适应微调以及应用。在预训练阶段模型使用无标签的文本数据进行无监督的训练以获得有关语言的基础知识而自适应微调则从特定领域或下游任务的实际需求出发通过对骨干网络参数进行冻结或使用不同的 Prompt 对模型输出进行调整。 综合联邦学习与大规模语言模型的思想论文作者对在联邦学习框架之中的 LLM 的训练过程进行了详细的研究具体的作者关注了联邦 LLMs 的三个关键组成部分联邦 LLM 预训练、联邦 LLM 微调以及 联邦 LLM Prompt 工程。 联邦 LLMs 架构设计 传统的大模型训练面对的显著挑战之一就是高质量的训练数据稀缺的问题通常这些模型在训练阶段都会依赖公开可用的数据集比如维基百科、书籍、源代码等等而最近也有研究表明高质量的语言数据有可能在 2026 年达到枯竭点而更低质量的数据也将在 2030 年到 2050 年间耗尽。 在这个背景下联邦 LLM 预训练通过结合集中式公开数据源以及分散式私有数据源可以极大的提高模型的泛化能力并未模型的未来可扩展性奠定基础。具体而言作者设计的联邦 LLM 预训练包含两种实现方法其中第一种方法是从多个客户端的原始数据开始通过数据预处理、LLM 架构设计与任务设计进行模型预训练而在服务端接受各个客户端的梯度信息通过聚合与计算回传到各个客户端这种方法预设了大量的计算与通信开销。而第二种方法是不重新训练一个 LLM而是使用现有的开源模型直接在开源模型的基础之上进行微调第一种方法具有更好的潜在性能并且支持自定义模型架构而第二种方法降低了开销但是牺牲了一定的任务适应性。