FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in Multi-Modal Heterogeneous Federated Learning

一、 一眼概覽

FedDAT提出了一種創新的雙適配器教師框架（Dual-Adapter Teacher, DAT），結合參數高效微調和互知識蒸餾，解決了多模態異構聯邦學習（FL）中的數據異構性問題，并在多個視覺-語言任務基準上取得了最優表現。

二、核心問題

如何在多模態聯邦學習環境中，在數據異構性和通信預算限制下，實現基礎模型的高效分布式微調，以提升視覺-語言任務的性能，是本研究的核心問題。

三、 技術亮點

1. 雙適配器教師框架 (DAT)：引入凍結的全局適配器和本地優化適配器，以同時捕獲客戶端無關知識和客戶端特定知識，從而緩解數據異構性問題。

2. 互知識蒸餾 (MKD)：通過雙向蒸餾在全局和本地適配器間高效傳遞知識，防止遺忘并增強泛化能力。

3. 跨基準任務驗證：在多種數據異構類型（視覺、文本、任務）基準上驗證，表現出優越的收斂速度和擴展性。

四、方法框架

FedDAT的核心方法框架如下：

1. 全局適配器初始化：服務器初始化共享適配器，并在每輪通信后更新全局參數。

2. 客戶端局部優化：

? 使用雙適配器（本地適配器+凍結的全局適配器）捕獲客戶端特定和無關知識。

? 通過互知識蒸餾（MKD）在全局適配器和雙適配器之間進行知識交換。

3. 聯邦聚合：每輪通信后，通過加權平均整合各客戶端的全局適配器參數。

五、實驗結果速覽

FedDAT在4個多模態FL基準上表現出顯著優越性：

? 在Domain基準上，FedDAT相較現有最佳方法Adapter，平均準確率提升 4.55%。

? 在Function、Scene、Task基準上，分別實現最高 6.02%、7.94%、1.09% 的提升。

? 通過通信輪次分析，FedDAT在僅完成 25%通信預算 時已取得明顯性能優勢。

六、實用價值與應用

FedDAT在實際應用中具有重要價值，尤其適用于以下場景：

1. 醫療領域：隱私敏感環境下的跨機構協作模型優化。

2. 工業制造：數據分布不一致的多工廠質量檢測。

1. 3. 多模態智能：視覺與文本結合的復雜任務，例如視覺問答（VQA）。

七、開放問題

1. 若加入更大規模的客戶端或多模態任務，FedDAT的性能是否能保持穩定？

2. 互知識蒸餾機制在其他FL應用中（如時間序列分析）是否同樣適用？

3. 在極端數據異構性（如領域遷移任務）下，DAT框架的泛化能力是否受限？

其他

? 論文的官方期刊或會議來源:https://ojs.aaai.org/index.php/AAAI/article/view/29007

? 注：所有免費資料獲取鏈接：https://link3.cc/soragpt