連合学習の習得: 安全で非公開のモデル訓練

はじめに

データ駆動型の世界において、機密情報の安全性と privacy は最優先事項です。大規模言語モデル (LLM) に基づくアプリケーションが続々と登場する中、これらの課題に取り組むことがますます重要になっています。連合学習は、機械学習の革新的なアプローチで、この問題に有望な解決策を提供します。Flower Labsとの共同開発による新しい2部構成のコースシリーズでは、連合学習の複雑な仕組みを掘り下げ、受講者に安全で privacy を保護する AI システムを構築するための知識とツールを提供します。

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連合学習: アプリケーションにおける安全性と privacy の確保

連合学習は、生データを共有することなく機械学習モデルを複数のデバイスや組織にわたって訓練できる革新的な手法です。これにより機密情報が保護され、データ privacy と security の重要な問題に取り組むことができます。

シリーズの第1コース「連合学習入門」では、連合学習の訓練プロセスの基礎を学びます。受講者は、連合学習アプローチのチューニングとカスタマイズ、データ privacy の向上、帯域幅の管理などについて探求します。

第2コース「LLMの非公開データによる連合細粒度調整」では、LLMの訓練に連合学習を適用することに焦点を当てます。LLMにはデータの記憶や高い計算リソースの必要性などの固有の課題があり、この課題に取り組むためのPEFT (Parameter-Efficient Fine-Tuning) やDP (Differential Privacy) などの手法を学びます。

アルゴリズムとアプリケーション

連合学習アプローチの中核をなすのが、安全で非公開のモデル訓練を可能にする革新的なアルゴリズムです。その1つがDP (Differential Privacy) で、個別のデータポイントがその出所に遡られるのを防ぎます。このコースではcentral DPとlocal DPを探り、個人情報を保護するクリッピングとノイズ付与の手法も学びます。

連合学習はまた、分散型の訓練に伴う帯域幅の課題にも取り組みます。アップデートサイズと通信頻度を削減することで、コースは複数のデバイスにわたる効率的なモデル訓練のための帯域幅の最適化を教えます。

連合学習の適用範囲は従来の機械学習モデルを超え、特にLLMに注目しています。受講者はLLMの連合ファインチューニングが現行のトレーニングデータの限界を克服し、privacy保護を維持しつつ強力なモデルを構築する方法を学びます。

まとめ

データ駆動型アプリケーションの絶え間ない進化の中で、安全で privacy 保護の機械学習ソリューションの必要性がますます高まっています。Flower Labsの連合学習コースシリーズは、これらの課題に包括的かつ実践的なアプローチを提供します。このコースで紹介される手法とツールを習得することで、受講者は機密情報を守りつつ機械学習の力を活用する先進的なAIシステムを構築することができます。

主なポイント:

  • 連合学習は、生データを共有することなく複数のデバイスや組織が協力してモデルを訓練できる手法です。
  • このコースシリーズでは、カスタマイズ、データ privacy、帯域幅の最適化など、連合学習の基礎を扱います。
  • DPやPEFTなどの手法を探り、連合LLMファインチューニングの効率性とprivacyを高めます。
  • 連合学習は現行のトレーニングデータの限界を克服し、privacy保護を維持しつつ強力なモデルの開発を可能にします。
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