ScaleOT：AAAI 2025揭秘大模型隐私微调新突破

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标题：ScaleOT：AAAI 2025 论文揭示大模型微调新范式，隐私保护与性能提升并举

引言：

人工智能的飞速发展，特别是大型语言模型（LLM）的崛起，正深刻地改变着各行各业。然而，要让这些强大的模型适应不同的下游任务，微调是不可或缺的步骤。传统的中心化微调方法，要么需要数据所有者上传数据，面临隐私泄露的风险；要么需要模型所有者共享模型权重，可能导致模型所有权和安全受到威胁。这些挑战不仅阻碍了LLM的广泛应用，也引发了人们对数据安全和模型知识产权的深切担忧。

主体：

为了打破这一僵局，来自蚂蚁数科、浙江大学、利物浦大学和华东师范大学的研究团队，在即将召开的AAAI 2025人工智能顶会上，将发布一项名为ScaleOT的创新框架。该框架的核心理念在于“跨域微调”，即允许数据所有者在不接触原始模型权重的前提下，使用模型所有者提供的“仿真器”进行微调，从而实现隐私保护和性能提升的双重目标。

1. 跨域微调的挑战与ScaleOT的诞生

传统的跨域微调方法（Offsite-Tuning, OT）通常采用均匀层丢弃（Uniform LayerDrop）策略，即从完整模型中均匀删除一部分层，以生成用于微调的仿真器。然而，这种方法忽略了模型中各层的重要性差异，可能导致微调后的模型性能下降。此外，直接的层删除还会导致被删除层的输入和输出隐藏空间错位，进一步降低了仿真器的性能。虽然知识蒸馏可以缓解这一问题，但其训练成本巨大，难以满足不同压缩比仿真器的需求。

ScaleOT框架的出现，正是为了解决这些挑战。它由两个关键阶段组成：重要性估计和仿真器生成。

2. 重要性感知型层替换：Dynamic LayerReplace

在重要性估计阶段，研究团队提出了一种名为Dynamic LayerReplace的算法。该算法通过强化学习方法，动态评估LLM中每一层的重要性。对于重要性较低的层，算法不是简单地将其删除，而是使用一组可训练的“协调器”进行替换。这些协调器是轻量级网络，能够更好地对齐剩余层的输入和输出隐藏空间，从而提升仿真器的性能。

这种重要性感知的方法，避免了均匀层丢弃带来的信息损失，为后续的仿真器生成奠定了基础。

3. 灵活的仿真器生成与选择性秩压缩

在仿真器生成阶段，ScaleOT框架根据学习到的重要性得分，将原始模型层及其对应的协调器以各种方式组合，从而生成不同大小的仿真器。这种灵活的生成方式，使得模型所有者可以根据不同的需求，提供多种压缩比的仿真器，满足不同数据所有者的需求。

此外，研究团队还提出了选择性秩压缩（Selective Rank Compression, SRC）方法。他们发现，对剩余的模型层进行秩分解，可以在进一步压缩模型的同时，保持模型性能的相对稳定。这种方法在保证隐私保护的同时，尽可能地减少了模型性能的损失。

4. ScaleOT的优势与实验验证

ScaleOT框架的优势在于：

隐私保护： 数据所有者无需接触原始模型权重，避免了数据泄露的风险；
性能提升： 通过重要性感知型层替换和选择性秩压缩，提高了仿真器的性能，并最终提升了微调后完整模型的性能；
灵活性： 可以生成多种大小的仿真器，满足不同数据所有者的需求；
高效性： 避免了知识蒸馏带来的巨大训练成本。

研究团队进行了大量的实验，涉及多个模型和数据集，实验结果表明，ScaleOT框架在性能和隐私保护方面均优于现有的方法。

5. 技术细节与未来展望

ScaleOT框架的核心技术在于：

动态层替换（Dynamic LayerReplace）： 基于强化学习的重要性感知型层替换算法；
协调器（Coordinator）： 用于对齐剩余层输入输出隐藏空间的轻量级网络；
选择性秩压缩（Selective Rank Compression）： 在压缩模型的同时，尽可能减少性能损失的方法。

这项研究的论文标题为“ScaleOT: Privacy-utility-scalable Offsite-tuning with Dynamic LayerReplace and Selective Rank Compression”，论文地址为https://arxiv.org/pdf/2412.09812。第一作者为姚凯（蚂蚁摩斯高级算法工程师，浙大博后），通讯作者为朱建科教授与王维老师。

ScaleOT框架的出现，为大模型的微调提供了一种全新的思路。它不仅解决了数据隐私和模型所有权保护的问题，还提升了微调的效率和性能。随着人工智能技术的不断发展，ScaleOT有望成为未来大模型微调的重要范式，推动人工智能技术的广泛应用。

结论：

ScaleOT的提出，标志着大模型微调技术在隐私保护和性能提升方面取得了重要突破。该框架不仅为数据所有者提供了更安全、更高效的微调方式，也为模型所有者提供了更灵活的部署方案。随着ScaleOT的进一步发展和完善，我们有理由相信，它将为人工智能的未来发展注入新的活力。

参考文献：

姚凯, 朱建科, 王维等. (2024). ScaleOT: Privacy-utility-scalable Offsite-tuning with Dynamic LayerReplace and Selective Rank Compression. arXiv preprint arXiv:2412.09812.

注：