Verbesserung der Effizienz beim Training von Differential Privacy

Deep Learning ist ein Bereich der künstlichen Intelligenz, der Computern beibringt, aus Daten zu lernen. Wenn wir jedoch mit sensiblen Daten arbeiten, wird die Privatsphäre zu einem grossen Anliegen. Differentielle Privatsphäre (DP) ist eine Methode, die dabei hilft, die privaten Informationen der Menschen zu schützen, während die Modelle weiterhin aus den Daten lernen können.

Eine der gängigen Methoden zum Trainieren von Modellen mit differenzieller Privatsphäre ist ein Algorithmus namens DP stochastischer Gradientenabstieg (DP-SGD). Obwohl diese Methode effektiv ist, gibt es zwei grosse Probleme: Sie ist in Bezug auf die Rechenressourcen teurer und kann zu einer niedrigeren Leistung im Vergleich zu standardmässigen Trainingsmethoden führen, die sich nicht auf die Privatsphäre konzentrieren.

#Die Kosten von DP-SGD

In praktischen Anwendungen benötigt das Training von Modellen mit DP-SGD länger und erfordert mehr Speicher als Standardmethoden. Einer der Gründe dafür ist, dass DP-SGD Daten in kleineren Batches verarbeitet als seine nicht-privaten Gegenstücke. Das bedeutet, dass das Modell mehr Berechnungen durchführen muss, was zu einer erhöhten Rechenzeit führt.

Einfach gesagt, wenn Sie versuchen, ein Modell zu trainieren und gleichzeitig die Privatsphäre zu gewährleisten, müssen Sie darauf vorbereitet sein, dass es ein langsamerer Prozess sein wird. Studien zeigen, dass das Training mit DP-SGD drei bis acht Mal teurer sein kann als das Training ohne Datenschutzmassnahmen.

#Reduktionsstrategien

Die gute Nachricht ist, dass Forscher an Möglichkeiten arbeiten, DP-SGD effizienter zu gestalten. Mehrere Strategien können helfen, die mit DP-SGD verbundenen Kosten zu senken:

1. Verwendung optimierter Implementierungen: Es gibt verbesserte Versionen von DP-SGD, die Zeit und Speicher sparen können. Diese optimierten Versionen ermöglichen das Training grösserer Modelle, ohne dass der Speicher ausgeht.

2. Wechsel der Frameworks: Einige Frameworks können DP besser handhaben als andere. Zum Beispiel kann JAX als neuere Framework Daten schneller verarbeiten als etabliertere Frameworks wie PyTorch.

3. Training mit niedrigerer Präzision: Durch die Verwendung von Berechnungen mit niedrigerer Präzision können wir den Trainingsprozess beschleunigen. Niedrigere Präzision reduziert den Speicherbedarf und beschleunigt die Berechnungen, da weniger Daten verarbeitet werden müssen.

#Skalierung mit GPUs

Für diejenigen, die grössere Modelle oder Datensätze trainieren müssen, kann die Verwendung mehrerer GPUs (Grafikprozessoren) von Vorteil sein. Durch die Hinzufügung weiterer GPUs kann die Gesamtdauer des Trainings verkürzt werden. Als Forscher die Auswirkungen der Verwendung von bis zu 80 GPUs testeten, stellten sie fest, dass die private Trainingsmethode effektiver skalierte als die nicht-private Methode. Das bedeutet, dass beide Methoden mit mehr GPUs schneller werden, die auf Privatsphäre fokussierte Methode jedoch besser mithalten konnte, als die Rechenressourcen zunahmen.

#Verständnis der Batch-Grössen

Ein entscheidender Aspekt beim Training von Modellen ist die Verwendung von Batch-Grössen. Die Batch-Grösse bezieht sich auf die Anzahl der Beispiele, die das Modell gleichzeitig verarbeitet. Eine grössere Batch-Grösse ermöglicht es dem Modell, aus mehr Daten auf einmal zu lernen, was die Effizienz verbessern kann. Wenn jedoch DP verwendet wird, ist die maximal erreichbare Batch-Grösse oft reduziert. Das liegt daran, dass das Speichern und Berechnen von gradients pro Beispiel mehr Speicher erfordert und zu langsameren Berechnungen führt.

Im Wesentlichen müssen Praktiker beim Einsatz von DP-SGD den Wunsch nach grösseren Batch-Grössen gegen die durch die differenzielle Privatsphäre auferlegten Einschränkungen abwägen.

#Barrieren für Effizienz

Mehrere Faktoren tragen zu den erhöhten Rechenkosten von DP-SGD bei:

1. Speichernutzung: Aufgrund der Art und Weise, wie DP-SGD funktioniert, hat es einen grösseren Speicherbedarf, was bedeutet, dass weniger Daten gleichzeitig verarbeitet werden können.

2. Gradientenberechnung: Die Methode berechnet Gradienten auf eine Weise, die nicht so effizient ist wie bei Standardmethoden. Die Berechnungen sind komplexer und benötigen länger, um abgeschlossen zu werden.

3. Zusätzliche Schritte: Bei der Verwendung von DP gibt es zusätzliche Schritte im Prozess, wie das Clipping und das Akkumulieren von Gradienten, die die Berechnungszeit erhöhen.

#Bessere Algorithmen und Frameworks

Um diese Probleme anzugehen, haben Forscher verschiedene Clipping-Methoden benchmarkiert und bessere Implementierungen von DP-SGD formuliert.

• Ghost Clipping: Diese Methode konzentriert sich auf Speicherersparnis, indem sie anpasst, wie Gradienten berechnet werden.

• Gemischte Methoden: Die Kombination von Ghost Clipping mit anderen Techniken hat vielversprechende Ergebnisse gezeigt, erfordert jedoch eine sorgfältige Bewertung, um zu bestimmen, wann jede Methode angewendet werden sollte.

Im Vergleich verschiedener Frameworks übertraf JAX PyTorch hinsichtlich des Durchsatzes, was bedeutet, dass es mehr Daten in kürzerer Zeit verarbeiten konnte. Allerdings hat JAX Herausforderungen im Zusammenhang mit der Neukompilierung von Code, was die Dinge verlangsamen kann.

#Trainingsdaten und Modelle

In ihren Experimenten verwendeten die Forscher hauptsächlich den CIFAR100-Datensatz, der eine Vielzahl von Bildern enthält. Sie trainierten sowohl Vision-Transformer-Modelle als auch BiT-ResNet-Modelle. Diese Modelle wurden zuvor auf einem grösseren Datensatz, ImageNet, vortrainiert, was ihnen einen guten Ausgangspunkt für die Feinabstimmung auf CIFAR100 gab.

#Leistungsevaluation

Um die Leistung verschiedener DP-SGD-Methoden zu bewerten, verglichen die Forscher den Durchsatz – im Wesentlichen wie viele Datenproben in einer Sekunde verarbeitet werden können. Ihre Ergebnisse deuteten darauf hin, dass optimierte Implementierungen näher an die Geschwindigkeiten des nicht-privaten Trainings herankamen.

Die Ergebnisse zeigten, dass selbst mit angepassten Methoden die Leistung möglicherweise weiterhin hinter der nicht-privaten Modelle zurückbleibt, obwohl einige Optimierungen ziemlich nah herankamen.

#Die Rolle der niedrigen Präzision

Die Verwendung von Berechnungen mit niedrigerer Präzision, wie Tensor Core 32 (TF32), brachte erhebliche Beschleunigungen im Training. Niedrigere Präzision trägt dazu bei, Berechnungen zu beschleunigen, was besonders vorteilhaft ist, wenn sie auf neueren GPUs ausgeführt werden, die für diesen Zweck konzipiert sind.

Während einige befürchten könnten, dass niedrigere Präzision die Modellgenauigkeit beeinträchtigen könnte, zeigte die Forschung keinen signifikanten Rückgang der Leistung aufgrund der Verwendung niedrigerer Präzision während des Trainings.

#Zukünftige Richtungen

Dieses Forschungsfeld bietet viel Spielraum für Wachstum. Einige wichtige Bereiche, die es zu erkunden gilt, sind:

• Kombination von Techniken: Untersuchen, wie verschiedene Strategien zusammenarbeiten können, um die Effizienz zu verbessern und gleichzeitig Datenschutzgarantien aufrechtzuerhalten.

• Präzision und Nutzen: Weitere Untersuchung der Auswirkungen niedrigerer Präzision auf den Nutzen und die Privatsphäre, um geeignete Methoden zu finden, die sowohl Daten schützen als auch eine hohe Leistung ermöglichen.

• Verteiltes Training: Weiterhin prüfen, wie wir das Training besser über verschiedene Rechenressourcen skalieren können und was dies sowohl für die Effizienz als auch für die Fähigkeit bedeutet, Daten zu schützen.

#Fazit

Das Training von Deep-Learning-Modellen mit differenzieller Privatsphäre ist entscheidend für den Schutz sensibler Informationen. Obwohl es erhebliche Rechenkosten mit sich bringt, setzen sich Forscher dafür ein, Wege zu finden, es effizienter zu gestalten. Durch die Nutzung optimierter Algorithmen, die Verwendung besserer Frameworks, die Berücksichtigung niedrigerer Präzision und die Skalierung mit mehr GPUs ist es möglich, die mit dem Training unter differenzieller Privatsphäre verbundenen Kosten zu senken und gleichzeitig eine starke Leistung aufrechtzuerhalten. Die Zukunft dieses Bereichs sieht vielversprechend aus, mit vielen noch zu erkundenden Möglichkeiten zur weiteren Verbesserung dieser Techniken.