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Ferret：大规模联邦全参数调优大型语言模型
内容提要
本文讨论了联邦学习中微调语言模型的挑战，介绍了FS-LLM软件包及其高效算法，旨在降低通信和计算成本。研究提出了FedBPT和FedMeZO等新方法，优化隐私保护和资源使用，提升模型训练效率和准确性。实验证明这些方法在联邦学习中表现优越，具有重要的隐私保护和效率提升潜力。
关键要点
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本文讨论了联邦微调语言模型的挑战，并引入FS-LLM软件包，旨在降低通信和计算成本。
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提出了Federated Black-box Prompt Tuning (FedBPT)框架，通过优化提示语和无梯度优化方法，提升通信效率和降低成本。
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FedPepTAO是一种参数高效的提示调优方法，解决设备和服务器端的客户漂移问题，提升性能和效率。
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FedKSeed提出了一种新颖的方法，减少服务器和客户端之间的传输需求，提升模型准确度。
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FedMeZO结合零阶优化与联邦设置，加快收敛速度，减少GPU内存使用。
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通过自动联邦化管道（FedPipe）实现大语言模型微调，提升训练效率和准确性。
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FedCyBGD利用Cycle Block Gradient Descent高效训练和微调大语言模型，减少资源消耗。
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FLORA方法通过堆叠聚合实现无噪声的联邦微调，支持异构低秩适配器，表现优越。
延伸问答
FS-LLM软件包的主要功能是什么？
FS-LLM软件包提供了全面的联邦参数高效微调算法实现和通用的编程接口，旨在降低通信和计算成本。
FedBPT框架如何提升联邦学习的效率？
FedBPT框架通过优化提示语和无梯度优化方法，减少模型参数交互，提升通信效率，降低计算和存储成本。
FedMeZO方法的优势是什么？
FedMeZO结合零阶优化与联邦设置，加快收敛速度，减少GPU内存使用，提升模型训练效率。
如何通过FedPipe实现大语言模型的微调？
FedPipe通过自动联邦化管道设计，在最小化训练成本的同时不增加推理延迟，从而加速模型训练并提高准确性。
FLORA方法在联邦微调中有什么创新？
FLORA方法通过堆叠聚合实现无噪声的联邦微调，支持异构低秩适配器，表现优越。
联邦学习如何提高隐私保护？
联邦学习通过利用分布式私有数据进行协作，避免数据集中存储，从而增强隐私保护。
