Advances and Open Challenges in Federated Learning with Foundation Models

将基础模型（FM）与联邦学习（FL）集成，为人工智能（AI）提供了一种变革性的范式，既提供了增强的能力，又解决了隐私、数据分散化和计算效率等问题。本文全面调查了联邦基础模型（FedFM）这一新兴领域，阐明了它们之间的协同关系，并探索了FL研究领域需要关注的新方法、挑战和未来方向，以适应基础模型时代的发展。本文提出了系统的多层次分类法，将现有的FedFM方法分为模型训练、聚合、可信度和激励等几个方面。深入讨论了一些关键挑战，包括如何使FL处理高复杂度的计算需求、隐私考虑、贡献评估和通信效率等。此外，本文探讨了通过FL训练/微调FM所固有的通信、可扩展性和安全性等复杂挑战，并强调了量子计算在训练、推理、优化和数据加密过程中的潜力。本文强调了进一步研究在FedFM领域的创新和开发可信解决方案的重要性，为对这个跨学科和快速发展的领域感兴趣的研究人员和从业者提供了基础指南。

本论文旨在探讨联邦学习与基础模型的集成，即Federated Foundation Models (FedFM)，并解决在此过程中涉及的隐私、数据分散和计算效率等问题。

本论文提出了一种系统的多层次分类法，对现有的FedFM方法进行分类，包括模型训练、聚合、可信度和激励等方面。同时，论文探讨了涉及高计算需求、隐私保护、贡献评估和通信效率等方面的关键挑战。

本论文探讨了训练和微调基础模型的通信、可扩展性和安全性等复杂问题，并强调量子计算在训练、推理、优化和数据加密等方面的潜力。此外，论文还强调了进一步研究的重要性，以推动FedFM的创新，并强调了开发可信解决方案的必要性。

最近的相关研究包括：《Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions》、《A Survey on Federated Learning Systems: Vision, Hype and Reality for Data Privacy and Protection》、《Federated Learning on Non-IID Data Silos: An Experimental Study》等。