DLoRA: Distributed Parameter-Efficient Fine-Tuning Solution for Large Language Model

为了提高大型语言模型（LLM）在下游任务中的性能，一种解决方案是微调某些LLM参数，使其更好地与训练数据集的特征相匹配。这个过程通常被称为参数高效微调（PEFT）。由于LLM的规模，PEFT操作通常在公共环境（例如云服务器）中执行。这需要在公共环境之间共享敏感用户数据，从而引发潜在的隐私问题。为了解决这些挑战，我们提出了一个名为DLoRA的分布式PEFT框架。DLoRA使得云和用户设备之间可以协作地执行可扩展的PEFT操作。结合所提出的Kill和Revive算法，评估结果表明，DLoRA可以显著减少用户设备上的计算和通信负载，同时实现更高的准确性和隐私保护。

解决问题（Problem）：文章旨在解决大型语言模型（LLM）在下游任务中性能不佳的问题，提出了参数高效微调（PEFT）的解决方案，并提出了一个名为DLoRA的分布式PEFT框架，旨在解决在公共环境中执行PEFT操作时涉及的隐私问题。

关键思路（KeyIdea）：文章提出了一个名为DLoRA的分布式PEFT框架，旨在在云端和用户设备之间协作执行可扩展的PEFT操作。与现有方法相比，DLoRA可以显著减少用户设备上的计算和通信负担，同时实现更好的准确性和隐私保护。

其他亮点（Highlights）：文章提出了一个名为Kill and Revive的算法，以减少计算和通信负载，同时保持模型性能。实验结果表明，DLoRA相对于现有方法具有更高的准确性和更好的隐私保护，且可以在多个数据集上进行测试。此外，作者还公开了DLoRA的代码和数据集，以供研究人员使用。

相关研究（RelatedWork）：最近的相关研究包括《Efficient Parameter-Free Training of Transformers》、《Federated Learning with Matched Averaging》和《Privacy-Preserving Deep Learning》等。