Automated Federated Pipeline for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models
本文属于LLM系列内容，并对《Automated Federated Pipeline for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Large Language Models》进行了系统性翻译工作。
大型语言模型参数高效微调的自动联邦流水线
- 摘要
- 引言
- 背景和动机
- 自动化的联邦流水线设计
- 实现过程及实验配置
- 评估方法与结果分析
- 相关研究综述
- 结论总结
摘要
近年来随着人工智能技术的快速发展在生成内容方面取得了显著进展特别是在高级智能生成内容（AIGC）领域尤其是在大型语言模型（LLMs）方面表现尤为突出然而在许多实际应用场景中仅通过公开数据训练LLM难以满足需求尽管联邦学习提供了一种潜在有效的隐私保护方案但其庞大的模型规模以及伴随的高计算和通信成本导致其难以广泛应用于各种实际应用场景在现实环境中现有的私有边缘服务器往往配置了多样化的计算资源和网络性能这增加了LLM微调所需的复杂性为了针对这些问题提出了解决方案我们设计并实现了名为FedPipe的新自动化框架该框架能够以较低的成本实现对LLM的微调却无需增加任何推理延迟FedPipe通过首先评估每个权重对模型训练贡献度来确定需要优化的部分随后为选定权重配置专门适配器并在边缘设备上进行本地训练最终将所有边缘设备上的本地适配器聚合起来完成整体模型的微调最后框架根据边缘设备的具体要求对模型参数进行了适当的量化以进一步优化内存占用大量实验结果表明FedPipe不仅加速了模型训练过程还实现了比当前最先进的基准方法更高的精度
1 引言
2 背景和动机
3 自动化联邦流水线设计
4 实现和实验设置
5 评估
6 相关工作
7 结论
在本研究中, 我们开发并实现了FedPipe, 一种自动化的联邦流水线架构, 旨在优化边缘服务器上LLM Fine-tuning（FL）过程, 特别是针对异构计算资源的情况。该系统通过将问题建模为混合整数线性规划（MILP）来进行设计指导。具体而言, 我们首先识别关键参数并在边缘服务器上的LoRA适配器计算资源限制下进行参数配置。随后, 进行了LoRA适配器的量化处理, 以优化内存占用水平。通过全面测试, 我们的实验结果表明FedPipe在性能指标上显著优于现有最先进的基准方案。这项研究证实了整合联邦学习与LLM PEFT范式整合的可能性。然而, 由于LLM模型的巨大规模给实际应用带来了严重的计算与通信开销负担, 这一整合路径对实现LLM FL民主化构成了主要的技术瓶颈与挑战。因此, 探讨分裂学习范式与LLM PEFT的有效结合路径仍有重要理论与实践意义需进一步探索和推进