芯耀
与非AI
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译者案：IEEE通信学会（ComSoc）发布的《电信领域大规模AI应用——创新、规模化落地与数字体验升级路线图》（LARGE-SCALE AI IN TELECOM——Charting the Roadmap for Innovation, Scalability, and Enhanced Digital Experiences）白皮书，为行业指明了一条融合生成式AI与电信大模型（LTMs）的革命性路径。
本文摘选翻译白皮书第8.2章内容，翻译不准确之处，敬请谅解。关注公众号【5G行业应用】，回复“260415”可下载白皮书原文
8.2 大语言模型 / 基础模型与联邦学习的协同融合
基础模型（FMs）与联邦学习的融合，为解决大规模模型训练中的数据隐私难题提供了变革性方案。现实网络中受限的通信资源，以及数据与系统固有的异构性，会制约联邦学习部署的性能与可扩展性。将基础模型作为智能网络基础设施的核心组件，可利用基础模型提升联邦学习的训练效率，同时实现传统人工智能模型无法支撑的全新应用场景。
因此，该领域并不存在“一刀切” 的通用方案。基础模型与联邦学习系统的融合，需要与系统特性相适配，而基础模型在其中的定位，是定制化的服务提供者。换言之，我们可以将基础模型在联邦边缘学习系统中的应用，归纳为 “基础模型即服务（FMaaS）” 的核心原则。下文将结合典型应用场景，全面探讨二者融合的潜力与局限性。
8.2.1 联邦学习与基础模型的双向赋能
随着基础模型规模的持续扩大，在利用完所有公开可用数据后，下一步的发展方向便是挖掘天然分布在无线网络中的个人数据。然而，法律、医疗、金融等领域的行业专属基础模型，受限于严格的隐私监管条例，在获取专有数据方面面临巨大挑战。联邦学习提供了战略性解决方案，它支持包括大语言模型在内的基础模型，直接在去中心化的边缘设备上完成训练，无需对敏感数据进行中心化汇聚。基础模型与联邦学习的协同，充分发挥了二者的优势，弥补了各自的短板，全面释放了边缘网络的计算潜力，形成了协同共生的双向赋能关系。
联邦学习拓展了基础模型的数据可用范围。联邦学习允许数据保留在边缘设备本地，在保障隐私合规的前提下，实现了基于敏感数据的模型训练。这种隐私保护模式，让基础模型能够利用海量原本无法获取的真实世界数据完成训练优化，使模型在不同任务与用户专属应用中（例如医疗诊断、个性化金融推荐）保持更强的适配性与鲁棒性。此外，边缘设备、物联网传感器产生的真实世界数据在持续增长，给基础模型的更新带来了挑战。联邦学习支持利用新增数据对基础模型进行无缝微调，将增量数据融入现有模型，保障模型的时效性，以及对动态变化环境的有效适配。
基础模型为联邦学习赋予先进能力与小样本学习特性。预训练基础模型为联邦学习提供了先进的特征表征能力与小样本学习能力。借助基础模型中嵌入的基础知识，联邦学习可加速学习进程，让模型仅需极少的训练数据，就能快速、高效地适配特定下游任务。此外，基础模型的生成能力，还可用于解决联邦学习中的数据异构性难题，例如通过合成补充数据，提升模型的收敛效果与整体性能。
8.2.2 联邦基础模型部署的落地赋能：挑战与解决方案
尽管基础模型在联邦场景中的融合应用具备显著优势，但仍面临诸多重大挑战，包括：管控训练与共享大模型带来的海量计算需求与巨大通信开销、保障边缘设备与中心服务器之间的高效通信、解决网络中跨终端的设备、数据与模型异构性问题。攻克这些障碍，是充分释放联邦学习与基础模型融合潜力的核心。
基础模型训练与共享的高资源需求。基础模型训练的巨大资源需求，与联邦学习系统中有限且异构的资源（包括通信带宽、计算能力、内存等）形成了鲜明对比，给联邦边缘微调的效率带来了重大挑战。在受限带宽信道中频繁交换训练数据，会形成通信瓶颈，而基础模型庞大的参数量会进一步加剧这一问题，阻碍整体训练进程。
为缓解这些挑战，业界开发了参数高效训练方法，实现基础模型向特定领域与任务的适配。这类方法通常会冻结基础模型的绝大部分参数，仅对少量适配器进行微调，从而同时降低计算负载与通信开销。BitFit、适配器调优、提示调优、低秩适配（LoRA）等技术，均属于这类参数高效方法，能够支撑资源受限环境中的高效微调。除此之外，模型剪枝、稀疏化、量化等模型压缩技术，也被用于进一步提升资源利用效率。这些方法降低了基础模型的体量与复杂度，使其能够在计算与内存能力有限的联邦学习客户端中，实现更高效的存储与传输。上述策略相结合，让基础模型在联邦学习场景中的部署与微调具备了可行性，同时解决了设备资源与通信带宽带来的约束。
适配性难题。适配性挑战的根源，在于联邦学习场景中需要将基础模型适配到特定下游任务，尤其是跨客户端存在模型、数据源、系统资源异构性的场景。联邦学习系统中的不同设备与环境，往往具备差异化的计算能力、存储容量与数据特征，难以在多样化节点中，对大规模基础模型实现统一的适配与微调。
为应对这些挑战，业界采用了知识蒸馏与互学习等技术。知识蒸馏将规模更大、更复杂的基础模型中的知识，迁移到更小、资源效率更高的模型中，使其更适配资源受限设备的部署需求。互学习支持跨客户端模型之间的双向知识交换，在异构环境中同时提升模型的适配能力与性能一致性。针对资源异构性带来的挑战，业界还提出了拆分学习技术。例如 FedBERT 等方案，允许将模型拆分部署在客户端与服务器之间，每个客户端仅在本地处理模型的一部分，其余模型计算则卸载至服务器执行。这不仅降低了单个客户端的计算负担，还通过减少训练过程中需要交换的模型信息量，降低了通信开销。上述方法共同提升了基础模型在联邦学习环境中的适配能力，确保模型能够有效应对不同客户端的差异化约束，同时在特定任务中保持稳定的高性能。
其他潜在问题。除了上述基础模型带来的高资源开销问题外，基础模型的“幻觉” 现象是另一个不可忽视的问题。在联邦学习系统中应用基础模型时，幻觉现象会带来严峻挑战。此处的幻觉，指基础模型生成不准确、不符合事实的信息，这在自动驾驶等关键自动化决策场景中，可能会引发极其严重的后果。这类错误可能导致灾难性结果，因此亟需建立鲁棒的机制，对基础模型的幻觉现象进行检测与缓解。
8.2.3 基础模型在联邦学习赋能网络中的核心作用
基于基础模型即服务的原则，基础模型可在现有的联邦学习赋能网络中，在不同阶段提供多样化服务，包括数据预处理、训练、协同训练模型的校准等，具体如下：
预处理阶段的基础模型应用。现实无线网络中普遍存在的数据不均衡问题，以及由此引发的跨客户端数据异构性，是制约联邦学习系统训练性能的重大挑战。利用部分基础模型的核心能力——“数据生成能力”，可对模型训练进行增强。可行的集成系统包括 “边缘侧数据增强” 与 “服务器端合成数据” 两类。在这类场景中，基础模型承担数据增强的角色，将公开或本地生成的合成数据，融入全局蒸馏或本地训练流程。该方案让训练模型能够从融合数据集中学习到更均衡的表征知识，而非仅依赖本地私有数据。最终，这不仅大幅提升了隐私保护能力，还增强了模型对梯度反转等对抗性攻击的鲁棒性。
训练阶段的基础模型应用。在传统深度学习中，训练完成的模型可作为教师模型，将知识迁移用于训练更小的模型（即学生模型）。预训练基础模型已从海量训练数据中习得丰富的知识，因此可以设计一套集成系统，提取并迁移基础模型中的知识，用于增强联邦学习赋能网络中的小模型训练。
用于模型评估的基础模型。部署在边缘服务器的基础模型，可通过访问更新后的本地模型或聚合模型，获得更强的功能，而非仅参与训练过程。预训练基础模型在各类下游任务中均展现出卓越性能，其表现可作为评估小模型的基准。
当前，模型的性能评估与验证，依赖于有限的验证集与测试集。尽管训练完成的模型在这些测试集中可能展现出较强的泛化性能，但仍存在过拟合的风险。因此，可通过对比小模型与基础模型的输出结果，将基础模型的输出作为小模型的性能评估标准。此外，在存在恶意客户端的场景中，可利用基础模型通过输出校验识别恶意客户端，区分恶意与良性节点。将预训练基础模型融入联邦学习赋能网络后，边缘服务器可借助这些能力，提供补充性的模型评估服务。
8.2.4 联邦基础模型赋能的应用场景
语音领域。随着人工智能技术的飞速发展，wav2vec 2.0、Whisper 等语音领域基础模型取得了重大突破。这类模型越来越多地与联邦学习结合，用于处理隐私敏感的音频数据。联邦学习的去中心化特性，使其特别适配需要设备端处理与用户专属定制的语音应用场景。
音频数据由智能手机等终端设备持续生成，因此必须将这类数据保留在本地以保障隐私，而非传输至外部服务器。此外，尽管联邦学习支持跨用户协同训练模型，提升通用准确率，但通用模型往往无法满足单个用户的个性化需求，凸显了模型个性化的必要性。联邦学习在该领域的核心应用包括自动语音识别（ASR）、语音转文本（S2T）等，在这些场景中，联邦学习在保障隐私的同时，提升了用户专属模型的性能。
推荐系统领域。联邦推荐（FR）旨在通过去中心化学习，在保障数据隐私的前提下，为用户提供个性化内容。近年来，大语言模型在推荐系统中的应用受到了广泛关注，其核心优势在于能够理解复杂的语言输入，并实现跨领域泛化。
将基础模型适配到联邦推荐场景的通用方案，是利用用户 - 商品历史交互数据对模型进行微调。为在这类场景中优化资源使用，通常会采用联邦参数高效微调技术，包括适配器调优、拆分学习等。
除了参数微调外，还可通过提示工程，以零样本方式将大语言模型用于辅助推荐任务。例如，GPT-FedRec 这一两阶段联邦推荐框架，就利用了 ChatGPT 的零样本泛化能力。在第一阶段，该框架协同训练基于 ID 与基于文本的两个检索器，用于为 GPT 生成提示词；在第二阶段，GPT 对生成的提示词进行处理，对检索结果进行重排序。此外，相关研究探索了利用预训练 BERT 模型生成商品描述向量，将其作为增强输入融入推荐系统，实现推荐效果的提升。
医疗健康领域。以大语言模型为代表的基础模型，在医疗健康领域取得了显著成果，在心理健康评估、疾病诊断、药物研发等各类任务中均表现卓越。但将敏感的患者数据上传至承载这些模型的中心化商业服务器，会引发严重的隐私安全问题。联邦学习通过去中心化的模型训练模式，无需暴露隐私数据，为医疗领域挖掘基础模型的潜力提供了安全的解决方案。
例如，FedTherapist 是一款移动端心理健康监测系统，它基于用户生成的语音与键盘输入数据，通过联邦学习对基础模型进行微调。该系统在预测抑郁、压力、情绪波动等心理健康状态方面，展现出了极高的准确率。另一项研究探索了联邦学习在磁共振成像（MRI）重建优化中的应用。研究人员利用去中心化临床数据的视觉提示，对基于公开数据集预训练的基础模型进行微调。这种个性化联邦学习方案，在降低通信开销的同时，仅需有限的本地数据就实现了极具竞争力的性能，充分体现了基础模型与联邦学习的融合方案在医学影像等医疗健康应用中的可行性。
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