Towards Building the Federated GPT: Federated Instruction Tuning

提出一种名为联邦指令微调(FedIT)的方法，使用联邦学习框架对大型语言模型(LLM)进行指令微调。该方法利用终端用户设备上的异构和多样化的指令，以提高LLM的性能和普适性，提供了一个名为Shepherd的Github库，可用于探索联邦细调LLM的方法。

J Zhang, S Vahidian, M Kuo, C Li, R Zhang, G Wang, Y Chen
[Duke University & Microsoft Research]

联邦GPT探索：联邦指令微调

要点:

  • 动机：获取高质量的指令数据可以帮助LLM训练，但获取这些数据的成本和隐私问题可能会导致LLM在某些情况下效果不佳。
  • 方法：使用联邦学习框架，利用终端用户设备上的异构和多样化的指令，对LLM进行指令微调。此外，开发了一种名为Shepherd的开发库，用于探索联邦微调LLM的方法。
  • 优势：使用FedIT方法可以充分利用用户设备上的指令数据，提高LLM的性能和普适性，从而改善LLM在特定环境下的效果。

https://arxiv.org/abs/2305.05644 


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