Học tập liên kết là một phương pháp học máy đảm bảo quyền riêng tư, huấn luyện một mô hình trong môi trường cục bộ của từng thiết bị hoặc tổ chức mà không thu thập dữ liệu ở một nơi và cải thiện mô hình toàn cầu bằng cách chỉ chia sẻ các trọng số được cập nhật.
Học tập liên kết là một khung học máy phân tán được Google đề xuất vào năm 2017. Nó nhanh chóng trở nên phổ biến ở những lĩnh vực khó gửi dữ liệu thô ra bên ngoài về mặt pháp lý và đạo đức, chẳng hạn như trong y học, tài chính và IoT. Mỗi nút tham gia (máy chủ đầu cuối hoặc tổ chức) đào tạo một mô hình bằng cách sử dụng dữ liệu cục bộ và chỉ gửi độ dốc và chênh lệch trọng lượng đến máy chủ trung tâm mà không gửi dữ liệu thô. Máy chủ trung tâm lặp lại chu trình tổng hợp dữ liệu bằng FedAvg và cập nhật mô hình toàn cầu.
Có ba cạm bẫy chính mà lĩnh vực này sẽ gặp phải trong hoạt động thực tế vào năm 2026. ① Chi phí truyền thông: Trong các mô hình quy mô lớn thuộc lớp LLM, trọng lượng cập nhật sẽ tăng lên vài GB và các thiết bị biên trở thành nút thắt cổ chai. ② Vấn đề không phải IID: Nếu phân phối dữ liệu giữa các nút bị sai lệch, độ chính xác sẽ không hội tụ. ③ Quá tin tưởng vào đảm bảo quyền riêng tư: Vì dữ liệu gốc có thể được ước tính từ sự khác biệt về trọng số bằng cách sử dụng tấn công đảo ngược độ dốc, nên thực tế cần phải sử dụng nó kết hợp với quyền riêng tư khác biệt và tính toán an toàn.
Theo giá thị trường do ReviewAI tổng hợp dựa trên phản hồi từ hiện trường, chi phí ban đầu để xây dựng doanh nghiệp (TFF, PySyft, FATE, v.v.) là 1,5 đến 5 triệu yên Nhật và hoạt động hàng tháng là 300.000 đến 800.000 yên Nhật. Trong các trường hợp năm 2026, chi phí tuân thủ quy định chiếm 40% tổng chi phí trong nhiều trường hợp, do đó, trước tiên chúng tôi khuyên bạn nên xem xét liệu nền tảng MLOps hiện tại có thể được thay thế ở giai đoạn PoC hay không.