使用联邦大模型可以解决上述的问题，能够在保证数据隐私的情况下，联合多个数据源的高质量数据构建大模型，从而提升大模型应用的效果。联邦大模型是一种特殊类型的大模型，是在联邦学习的框架下构建和训练的大模型，其允许在多个数据源之间训练模型，而无需将数据集中到单个位置，联邦大模型的出现有助于构建安全合规的...
联邦大小模型协作学习之旅始于中心服务器。在这一阶段，中心服务器会精心初始化一个基础模型，这个模型就如同协作学习大厦的基石。初始化完成后，服务器将基础模型的参数精准发送给所有参与训练的客户端，无论是配备小模型的边缘设备，还是运行大模型的数据中心，都将接收到这一初始参数，为后续的本地训练做好准备。2....
现在让我们思考一个问题,联邦学习与大模型结合有没有可能,联邦学习与大模型结合会有什么样的化学反应? 我们知道,联邦学习是一种隐私数据保护的机器学习方法,联邦学习过程中使用了安全聚合(Secure Aggregation)、差分隐私、同态加密等机制对各家模型数据进行保护。用户和企业基于对数据安全的重视以及隐私数据的保护,会接受...
但是常见qwen模型、llama模型的torch_dtype是bf16/fp16,因此我们以半精度加载模型也是可以的,这样就会让模型参数和梯度减少一半显存占用(优化器状态通常保持不变),这样可以缩减到86GB左右。还是负担不起,因此我们会选择对模型进行量化冻结+lora的方式进行微调。 以7b模型8bit量化为例,且假设lora层占用1%的参数,base...
联邦学习与大模型结合:构建安全合规的数据生态大陆 联邦学习作为一种分布式机器学习新范式,其“数据不动模型动,数据可用不可见”的特点使得各参与方可以在保护各自数据安全与用户隐私的前提下,进行AI协作,打破数据孤岛。 联邦学习自身的特性将使得其与大模型的结合能够进一步解决数据安全、隐私保护等问题。在合法合规的...
FATE v.1.11为联邦大模型初步版本,未来FATE开源社区还将针对联邦大模型的算法、效率、安全等方面进行持续优化,并持续推出后续版本,路线图如下: 未来,联邦大模型将有机会充分利用分散在各个组织的算力和数据,融合联邦学习和AIGC相关技术,实现异构数据分布式安全训练。我们相信这将为自然语言处理,语音识别,机器视觉等AI领域...
近日，黄学东团队经过一系列的研究与实验，验证了 8 月对「联邦大模型」的路线设想，取得重大突破：Zoom 的 AI 技术团队以不到 GPT-4 6% 的成本将多个知名大模型进行整合，训练出来的联邦大模型在会议场景的性能上达到了 GPT-4-32k 的效果。在算力层面，联邦大模型用小于 10% 的计算资源可以达到 GPT-4在 Zoom...
摘要:作者提出了联邦大模型的概念,它包括三个关键组成部分,即联邦大模型预训练、联邦大模型微调和联邦大模型提示工程。对于每个组成部分,作者讨论其相对于传统LLM培训方法的优势,并提出具体的实施工程策略。此外,作者探讨了FL和LLM整合带来的新挑战。作者分析现有的...
将训练后的第二联邦大模型确定为目标终端对应的目标联邦大模型；其中，在训练过程中保持第二联邦大模型中除适配器网络以及快速傅里叶变换网络以外的网络的预设网络参数不变；目标联邦大模型用于目标终端对待处理数据进行处理，以提升联邦大模型对不同数据类型的数据的处理全面性，以提升联邦大模型的训练效果。
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...