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Este artículo destaca que, si bien los enfoques de aprendizaje federado existentes se han centrado en la privacidad de los datos, la aparición de modelos lingüísticos a gran escala (LLM) ha aumentado la importancia de la protección de la propiedad intelectual (PI). Por lo tanto, se necesita un nuevo enfoque de aprendizaje federado capaz de proteger tanto los datos sensibles como los modelos propietarios. Para abordar esto, proponemos un nuevo método de aprendizaje federado, FedQSN. FedQSN enmascara aleatoriamente algunos parámetros del modelo y cuantifica los restantes, lo que permite que el modelo transmitido por el servidor al cliente actúe como un proxy que preserva la privacidad. Los resultados experimentales con diversos modelos y tareas demuestran que FedQSN mejora la protección de los parámetros del modelo en comparación con los métodos existentes, a la vez que mantiene un rendimiento robusto del modelo en un entorno de aprendizaje federado.
Takeaways, Limitations
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Takeaways:
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Presentamos un enfoque novedoso para la protección de la propiedad intelectual en el aprendizaje federado de modelos lingüísticos a gran escala.
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Presentamos un método eficaz para mejorar la protección de la privacidad de los parámetros del modelo.
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Demostramos experimentalmente que se puede mejorar la privacidad sin comprometer el rendimiento del aprendizaje federado existente.
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Limitations:
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Falta análisis teórico sobre la seguridad del método propuesto.
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Es necesaria una evaluación más profunda de la resistencia a diversos escenarios de ataque.
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Los resultados experimentales se limitan a modelos y tareas específicos y requieren más investigación para determinar su generalización.
