联邦学习：披着隐私外衣的“纸老虎“？
"为什么要给大模型用联邦学习？"
答："因为害怕数据泄露。"
"那模型本身呢？" "......" （尴尬的沉默）
没错，这就是现实版的"掩耳盗铃"。为什么这么说？
大模型：天生的"记忆大师"
大语言模型本身像是一个超级学霸有着过目不忘的本领。训练数据在模型参数中留下的痕迹，想完全抹去几乎是不可能的。
GPT早期也能通过一些“魔法”，让模型"吐露"训练数据中的内容。这就像是撬开了模型的"记忆盒子"，里面存储的数据就会不经意间流露出来。
具体来说:
就像Transformer这样的架构的注意力机制和深层表征学习能力使得模型能够存储和重现训练数据中的详细信息，通过提示工程(prompt engineering)和成员推理攻击(membership inference attacks),可以系统性地提取这些信息，而且模型越大,参数空间越大,存储的信息也越丰富,这使得数据提取的可能性增加
所以联邦学习：雪中送炭还是锦上添花？
联邦学习在这里就像是给大象涂了迷彩装，觉得这样就能把大象藏起来了。但问题是模型本身就是最大的"泄密者"，参数更新的过程中依然可能泄露信息。
而且联邦学习在大模型场景下依然面临着不少问题。首先是通信开销问题，大模型动辄数十亿到数千亿参数，但是联邦学习需要在各节点间传输梯度更新，这就会带来巨大的通信负担和延迟。
想要做到隐私保护与性能的权衡的话，采用差分隐私等技术会显著影响模型收敛性，降低梯度更新频率会影响训练效果，增加噪声会降低模型性能
另外即使训练过程是联邦式的，最终部署的模型仍然可能通过精心设计的查询来泄露训练数据，这是模型记忆能力带来的本质问题
这是个鱼和熊掌的选择。
就像是你把日记本锁在保险箱里，但是你已经把日记内容背得滚瓜烂熟。这时候就算保险箱再安全，只要有人能和你对话，总能套出一些信息来。
所以说，对大模型使用联邦学习，有点像是在treating the symptoms rather than the disease（治标不治本）。与其纠结于如何用联邦学习来保护数据隐私，不如思考如何从根本上解决大模型的隐私问题。
欢迎在评论区分享你的观点！你觉得联邦学习对大模型来说是真的有用，还是只是一个美丽的童话？