Participantes: Krzysztof Ostrowski (Google), Boyi Chen (LinkedIn)
Atualização de Boyi sobre o progresso e os planos do LinkedIn.
- Integrado ao TFF e integrado ao ML infra
- Fazendo experimentos offline sobre o uso do TFF para soluções corporativas
- Três áreas de interesse
- Ataques de freerider
- Alguém quer contribuir com zeros, colher benefícios
- Dois objetivos - detecção, soluções
- Envenenamento de modelo é um objetivo distinto, mas aparentemente relacionado
- Viés com contribuidores fortemente distorcidos
- Alguns contribuidores com muito mais dados do que outros
- Vai nos dois sentidos - usuários pesados influenciando demais o modelo, mas também muitos usuários leves arrastando o desempenho para baixo
- FL entre silos para uma mistura de dados do LinkedIn e de fora
- Garantias de dados que não se misturam
- Simulações de FL no dispositivo
- A capacidade de simulação já existe - estamos falando de simular os comportamentos vistos em um ambiente de produção realista
- Varie as distribuições de coisas como o poder de processamento do dispositivo para avaliar como isso pode afetar o desempenho do treinamento
- Ataques de freerider
- Atualmente, não há muito progresso em execução no Azure, então aposte nisso por enquanto
Modos de contribuir/trabalhar em conjunto:
- Algoritmos e coimponentes em TFF para detectar freeriders e mitigar isso
- Documento de design - faça um loop em pessoas de ambas as extremidades para ajudar a melhorar
- LinkedIn poderia contribuir com código
- Provisoriamente, o LinkedIn possui ou é co-proprietário de um diretório no repositório TFF para onde isso poderia ir - a determinar se um ou mais deles e para onde eles iriam
- Algoritmos e coimponentes em TFF para detectar freeriders e mitigar isso
Os planos do TFF
- Capacite parceiros para construir plataformas baseadas em TFF
- Componentes
- Arquiteturas de referências
- Tanto entre silo quanto entre dispositivos
- Algum código já está no OSS, mais código está por vir
- Privacidade de ponta a ponta, etc., garantias para parceiros de plataforma
- Capacite parceiros para construir plataformas baseadas em TFF
Próximos passos:
- Crie propostas individuais para interagir com pessoas de ambos os lados
- Priorizar juntos
- Talvez isso signifique aumentar a frequência para uma vez a cada 2 semanas
- Escolha tópicos para descompactar, faça um loop em pessoas interessadas no tópico
