Ferret: Skalierbare Federated Full-Parameter Tuning für Große Sprachmodelle

Einführung

Große Sprachmodelle (Large Language Models, LLMs) sind heutzutage aus zahlreichen realen Anwendungen nicht mehr wegzudenken. Sie spielen eine zentrale Rolle in Bereichen wie maschinelle Übersetzung, Textzusammenfassung, Code-Generierung und Entscheidungsfindungssystemen. Trotz ihrer immensen Nützlichkeit und Vielseitigkeit stehen LLMs vor erheblichen Herausforderungen, insbesondere wenn sie in föderierten Umgebungen feinabgestimmt werden sollen.

Herausforderungen der Föderierten Lernansätze

Föderiertes Lernen (Federated Learning, FL) bietet einen dezentralisierten Ansatz zur Feinabstimmung von LLMs, bei dem die Daten auf lokalen Clients verbleiben, um die Privatsphäre zu schützen. Diese Methode reduziert zwar die Datenschutzbedenken, führt jedoch zu enormen Kommunikationsaufwänden, wenn die Modellparameter von LLMs in die Milliarden gehen. Eine gängige Strategie zur Minderung der Kommunikationskosten ist das Parameter-Effiziente Fine-Tuning (PEFT). PEFT-Methoden konzentrieren sich auf die Feinabstimmung nur eines Teils der Modellparameter, was den Kommunikationsaufwand zwischen Clients und einem zentralen Server erheblich reduziert. Allerdings geht dies oft auf Kosten der Modellgenauigkeit.

Der Ferret-Ansatz

Um diese Einschränkungen zu überwinden, wurde Ferret entwickelt, eine Methode zur föderierten Full-Parameter-Tuning für LLMs im großen Maßstab. Ferret ist die erste Methode der ersten Ordnung mit geteilter Zufälligkeit, die eine skalierbare Full-Parameter-Tuning von LLMs ermöglicht und dabei wettbewerbsfähige Modellgenauigkeit beibehält. Ferret erreicht dies durch drei wesentliche Aspekte:

• Verwendung weit verbreiteter Methoden der ersten Ordnung für effiziente lokale Updates.
• Projektion dieser Updates in einen niederdimensionalen Raum, um den Kommunikationsaufwand erheblich zu reduzieren.
• Rekonstruktion lokaler Updates aus diesem niederdimensionalen Raum mit geteilter Zufälligkeit, um eine effektive globale Aggregation sicherzustellen.

Theoretische Analysen und Experimentelle Ergebnisse

Die rigorosen theoretischen Analysen und Erkenntnisse sowie umfangreiche Experimente zeigen, dass Ferret die Skalierbarkeit bestehender föderierter Full-Parameter-Tuning-Ansätze erheblich verbessert. Ferret erreicht hohe Recheneffizienz, reduzierten Kommunikationsaufwand und schnelle Konvergenz, während es gleichzeitig eine wettbewerbsfähige Modellgenauigkeit beibehält. Die Implementierung von Ferret ist auf GitHub verfügbar.

Zusammenfassung

Zusammengefasst bietet Ferret eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen der föderierten Feinabstimmung von LLMs im großen Maßstab. Die Methode kombiniert die Stärken bestehender Ansätze der ersten und nullten Ordnung, um eine hohe Recheneffizienz, reduzierte Kommunikationskosten und schnelle Konvergenz zu gewährleisten. Dies macht Ferret zu einer attraktiven Lösung für die Bereitstellung von LLMs in groß angelegten föderierten Umgebungen.

Quellen

Bibliography: - https://arxiv.org/abs/2409.06277 - https://arxiv.org/html/2409.06277v2 - https://twitter.com/Memoirs/status/1833888749094142370 - https://deeplearn.org/arxiv/526239/ferret:-federated-full-parameter-tuning-at-scale-for-large-language-models - https://www.vldb.org/pvldb/vol15/p1256-li.pdf - https://www.catalyzex.com/s/Large%20Language%20Models - https://iclr.cc/Downloads/2024 - https://www.researchgate.net/publication/357122604_The_Power_of_Scale_for_Parameter-Efficient_Prompt_Tuning - https://ui.adsabs.harvard.edu/abs/2023arXiv231206353Q/abstract - https://github.com/allen4747/Ferret