Federated TrustChain: Blockchain-Enhanced LLM Training and Unlearning

大型语言模型（LLMs）的发展面临一个重大挑战：公开可用的新鲜数据的枯竭。这是因为训练LLM需要大量的新数据。联邦学习出现作为一种有前途的解决方案，使得协作模型可以向LLM全局模型贡献他们的私有数据。然而，将联邦学习与LLMs集成引入了新的挑战，包括缺乏透明度和需要有效的遗忘机制。透明度对于确保参与者之间的信任和公平至关重要，而问责制对于防止恶意行为并在必要时启用纠正措施至关重要。为了解决这些挑战，我们提出了一种基于区块链的联邦学习框架，用于LLMs，增强透明度、问责制和遗忘能力。我们的框架利用区块链技术创建每个模型贡献的防篡改记录，并引入一种创新的遗忘功能，与联邦学习机制无缝集成。我们调查了低秩适应（LoRA）超参数对遗忘性能的影响，并集成Hyperledger Fabric以确保遗忘过程的安全性、透明性和可验证性。通过全面的实验和分析，我们展示了我们提出的框架在使用联邦学习训练的LLMs中实现高效遗忘的有效性。我们的发现突出了将区块链技术集成到LLMs的联邦学习框架中的可行性。

如何解决大规模语言模型训练中数据不足的问题，并且保证透明度、可追溯性和有效的遗忘机制？

提出了一种基于区块链技术的联邦学习框架，用于大规模语言模型的训练和遗忘

实验结果表明，该框架可以有效地解决大规模语言模型训练中的数据不足问题，并且具有透明度、可追溯性和有效的遗忘机制。同时，该框架使用了区块链技术，可以确保安全性和可验证性。

最近的相关研究包括《Federated Learning for Natural Language Processing: A Survey》、《A Comprehensive Survey on Federated Learning》等。