Exploiter le potentiel du Prompt-Tuning dans l'apprentissage fédéré

25 novembre 2024

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Un nouvel article de Xiaoxiao Li, membre de la faculté Vector, présente une nouvelle approche combinant l'apprentissage généralisé et personnalisé dans un système efficace capable de gérer l'hétérogénéité des données. Appelée "shared and group prompt tuning" (SGPT), la méthode améliore les performances, la sécurité et l'interprétabilité.

TLDR : Découvrez la recherche révolutionnaire sur l'IA en 3 minutes

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"Unlockingthe Potential of Prompt-Tuning in Bridging Generalized and Personalized Federated Learning", co-écrit par Wenlong Deng et Christos Thrampoulidis, montre comment cette approche innovante combine les forces de l'apprentissage généralisé (où une IA apprend à partir de diverses sources) et de l'apprentissage personnalisé (où une IA est adaptée à des utilisateurs spécifiques). La conception permet à l'algorithme de capturer à la fois des caractéristiques communes et spécialisées, facilitant ainsi un meilleur alignement avec diverses distributions de données locales sans nécessiter de réglage fin au niveau local.

L'apprentissage fédéré vise à former des modèles d'apprentissage automatique sur plusieurs clients sans partager leurs données, ce qui le rend crucial dans des domaines tels que la vision par ordinateur. Cependant, l'hétérogénéité des données, caractérisée par des divergences entre les domaines ou des distributions de classes déséquilibrées, constitue un obstacle important. Les méthodes traditionnelles d'apprentissage fédéré généralisé, qui apprennent un modèle global unique, se heurtent souvent à une hétérogénéité importante des données. Les méthodes d'apprentissage fédéré personnalisées, qui adaptent les modèles aux clients individuels, peuvent conduire à un surajustement.

Contexte et motivation

Les approches traditionnelles en matière de FL peuvent être classées en deux grandes catégories : la FL généralisée (GFL) et la FL personnalisée (PFL). La GFL vise à apprendre un modèle global unique qui se généralise bien à tous les clients, tandis que la PFL se concentre sur l'adaptation des modèles à des clients individuels ou à des groupes de clients. Les deux approches présentent des limites : Le GFL se heurte à une hétérogénéité importante des données, tandis que le PFL peut s'adapter de manière excessive aux données locales et ne pas se généraliser aux clients qui ne font pas partie de la fédération.

Pour relever ces défis, les auteurs présentent SGPT, un nouvel algorithme qui combine les avantages de GFL et PFL. SGPT exploite la puissance des transformateurs de vision (ViT) qui, bien que traditionnellement considérés comme des outils de calcul intensifs, ont récemment bénéficié de méthodes de réglage efficaces en termes de paramètres, telles que le réglage rapide, qui améliorent considérablement leur efficacité, ce qui les rend bien adaptés à la FL. En appliquant des techniques de réglage rapide, SGPT établit un cadre de FL flexible et efficace, optimisé pour le réglage de modèles dans des environnements distribués.

Méthodologie SGPT

L'idée centrale de SGPT est d'apprendre à la fois les messages-guides partagés et les messages-guides spécifiques au groupe, ce qui permet au modèle de saisir les caractéristiques communes à tous les clients tout en s'adaptant aux caractéristiques spécifiques du groupe. Voici un aperçu des principaux éléments du modèle :

  1. Les messages-guides partagés : Elles sont conçues pour capturer les représentations communes à tous les clients. Ils sont attachés aux premières couches du modèle ViT, où les caractéristiques tendent à être plus uniformes entre les différentes classes.
  2. Invites de groupe : Ces invites sont conçues pour extraire des informations spécialisées pour différents groupes de données. Elles sont insérées dans les couches supérieures du ViT, où les caractéristiques deviennent plus diverses et plus spécialisées.
  3. Module de sélection des invites : Ce module utilise une approche de regroupement basée sur la similarité pour affecter les points de données à des groupes spécifiques. Il apprend un ensemble de clés pour chaque groupe et sélectionne l'invite de groupe appropriée sur la base de la similarité entre les caractéristiques d'entrée et les clés apprises.
  4. Optimisation par descente de blocs de coordonnées (BCD) : Pour former efficacement les messages-guides, SGPT utilise une approche BCD. Il optimise d'abord les invites partagées pour apprendre les informations communes, puis les invites de groupe pour extraire des connaissances plus spécialisées.

Les auteurs introduisent plusieurs techniques pour améliorer la stabilité et l'efficacité de leur approche :

  • Calibrage de la fonction de sélection à l'aide de la probabilité de sélection accumulée afin d'éviter l'effondrement en quelques groupes.
  • Agrégation des paramètres de momentum pour les clés et les invites de groupe afin d'assurer la cohérence de la sélection et des connaissances.

Analyse théorique

Ce document fournit une analyse théorique de l'écart entre les performances globales et locales du modèle SGPT. Les auteurs identifient deux facteurs clés qui influencent cet écart :

  1. Généralisation : liée au nombre d'échantillons dans chaque groupe.
  2. Écart de distribution : différence entre la distribution globale des groupes et la distribution locale des groupes de chaque client.

SGPT tient compte de ces facteurs en utilisant des invites partagées dans les premières couches afin de maximiser la taille de l'échantillon pour les caractéristiques communes, et des invites groupées dans les couches supérieures afin de minimiser l'écart de distribution pour les caractéristiques diverses.

Dispositif expérimental et résultats

Les auteurs ont mené des expériences approfondies sur différents ensembles de données afin d'évaluer les performances du SGPT dans des conditions d'hétérogénéité des étiquettes et des caractéristiques :

Hétérogénéité des étiquettes :

  • CIFAR-100 : 100 clients, chaque client se voyant attribuer des données provenant d'un nombre spécifique de classes (s).
  • Cinq ensembles de données : une séquence de cinq ensembles de données (SVHN, CIFAR10, not-MNIST, Fashion-MNIST et MNIST) répartis sur 20 clients.

Hétérogénéité des caractéristiques :

  • Office-Caltech10 : quatre domaines de données avec 10 classes chacun.
  • DomainNet : six domaines avec les dix classes les plus fréquentes.

Les expériences ont comparé SGPT à plusieurs méthodes de référence, notamment FedVPT, FedMix, pFedPG, FedEM et FedPR. Les résultats ont démontré que la SGPT surpassait systématiquement ces méthodes de référence pour différents niveaux d'hétérogénéité et ensembles de données.

Les principales conclusions sont les suivantes

  1. La SGPT a obtenu une meilleure précision globale et la pire précision locale par rapport aux autres méthodes, ce qui indique une meilleure performance sur les distributions de données à la fois globales et locales.
  2. La SGPT s'est montrée robuste face à des niveaux croissants d'hétérogénéité des données, avec des baisses de performance moins importantes que les autres méthodes à mesure que l'hétérogénéité augmentait.
  3. Dans les expériences sur l'hétérogénéité des caractéristiques, SGPT a obtenu les meilleures précisions moyennes sur les ensembles de données Office-Caltech10 et DomainNet.

Les auteurs ont également mené des études d'ablation pour analyser l'impact des différents composants de la SGPT :

  • La combinaison de messages partagés et de messages de groupe a permis d'améliorer de manière significative la précision globale et la précision locale la plus mauvaise.
  • La stratégie d'optimisation par descente de coordonnées en bloc proposée s'est avérée cruciale pour une formation efficace des messages-guides.
  • Le module de sélection rapide avec mise à jour dynamique a permis d'améliorer les performances et la stabilité du regroupement.

Conclusion et implications

L'algorithme SGPT représente une avancée significative dans l'apprentissage fédéré, en comblant efficacement le fossé entre les approches généralisées et personnalisées. En s'appuyant sur des techniques de réglage rapide et sur la puissance des transformateurs de vision, SGPT démontre des performances supérieures dans la gestion de l'hétérogénéité des données entre les clients.

Les principales innovations de SGPT - les invites partagées et groupées, le module de sélection des invites et la stratégie d'optimisation BCD - fournissent un cadre flexible qui peut s'adapter à des distributions de données à la fois globales et locales sans nécessiter d'ajustement local. Cette approche permet non seulement d'améliorer les performances, mais aussi de maintenir l'efficacité, avec beaucoup moins de paramètres entraînables par rapport aux méthodes FL traditionnelles.

L'apprentissage fédéré continuant à gagner en importance dans les applications d'apprentissage automatique préservant la vie privée, des méthodes telles que SGPT, capables de gérer efficacement des distributions de données hétérogènes, seront cruciales pour les déploiements dans le monde réel. Les recherches futures pourraient explorer l'application de techniques similaires de mise au point rapide à d'autres types de modèles que les transformateurs de vision, ainsi que l'étude de l'évolutivité et de l'efficacité de la communication de ces approches dans les systèmes d'apprentissage fédéré à grande échelle.

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Ce billet de blog fait partie de notre série "A.N.D.E.R.S - AI Noteworthy Developments Explained & Research Simplified" (Développements remarquables de l'IA expliqués et recherche simplifiée). Nous utilisons ici des agents d'intelligence artificielle pour créer des versions initiales de documents de recherche, qui sont ensuite soigneusement éditées et affinées par nos collaborateurs. L'objectif est de vous fournir des explications claires et concises sur les recherches de pointe menées par les chercheurs de Vector. Grâce à A.N.D.E.R.S, nous nous efforçons de combler le fossé entre les avancées scientifiques complexes et la compréhension de tous les jours, en soulignant pourquoi ces développements sont importants et comment ils influencent notre monde.

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