LargeFedBench

LargeFedBench是一个新的联邦客户端数据基准，由卡内基梅隆大学和匹兹堡超级计算中心创建和维护，包含来自英语国家的国会记录和bioRxiv摘要，提供了超过1,000个客户端的数据，数据集定期更新，允许研究人员轻松过滤数据以避免污染评估。该数据集旨在为LLM时代的研究人员提供支持，解决联邦学习中的隐私保护问题。

数据集介绍

构建方式

在联邦学习与隐私保护研究领域，LargeFedBench数据集的构建采用了多阶段工程化流程。研究团队通过生物医学预印本平台bioRxiv的开放API获取2023年4月至2024年8月的论文摘要，并筛选符合知识共享许可协议的文本。对于国会演讲数据集，从美英加三国议会官网采集演讲文本后，通过去除程序性语言、非字母字符超标的句子等三重清洗策略确保数据质量。所有文本均被分割为64个token的片段，最终形成包含7.2万生物医学摘要和13.4万演讲文本的多客户端架构，每个客户端平均包含5-7个样本。这种构建方法既保证了数据的时效性，又通过严格的版权合规审查和文本规范化处理建立了可扩展的更新机制。

使用方法

该数据集支持三种典型应用范式：在隐私保护研究中，可通过差分隐私合成数据生成算法（如论文所述POPri方法）进行联邦微调实验；在模型鲁棒性测试中，利用其多领域特性可进行跨域泛化能力评估；在联邦算法比较时，时序更新机制允许研究者选取特定时间段数据构建动态测试集。使用时需注意客户端采样策略对结果的影响，建议参考论文中不同参与率下的性能对比实验。对于生物医学文本任务，推荐优先采用bioRxiv子集；研究政治语境下的语言模型则宜选用包含三国演讲数据的国会子集。所有数据均需通过HuggingFace数据集库获取，并遵循原始许可协议要求。

背景与挑战

背景概述

LargeFedBench是由卡内基梅隆大学和匹兹堡超级计算中心的研究团队于2024年推出的联邦学习文本基准数据集，旨在解决大语言模型（LLM）在联邦学习环境下的评估问题。该数据集包含来自bioRxiv生物学论文摘要和英语国家国会演讲记录的文本数据，具有超过1,000个客户端的特点，并定期更新以避免数据污染问题。LargeFedBench的推出填补了联邦学习领域缺乏大规模、无污染文本基准的空白，为研究者在隐私保护的前提下进行模型训练和评估提供了重要工具。

当前挑战

LargeFedBench面临的挑战主要包括两个方面：首先，在领域问题方面，该数据集旨在解决联邦学习环境下大语言模型的隐私保护训练问题，其核心挑战是如何在保证数据隐私的同时生成高质量的合成数据用于模型训练；其次，在构建过程中，研究团队需要处理数据来源的多样性（如不同国家的国会演讲记录）、数据格式的统一化以及定期更新机制的设计等挑战。此外，确保合成数据既能反映真实数据分布又满足差分隐私要求也是构建过程中的重要技术难点。

常用场景

经典使用场景

LargeFedBench数据集在联邦学习领域被广泛用于评估语言模型在分布式私有数据上的性能。该数据集通过模拟真实场景中的多客户端数据分布，为研究者提供了一个标准化的测试平台。其经典使用场景包括评估差分隐私联邦学习（DP-FL）算法以及基于合成数据的私有训练方法，如POPri算法。通过LargeFedBench，研究者能够比较不同方法在保护用户隐私的同时，提升模型性能的能力。

解决学术问题

LargeFedBench解决了联邦学习中的多个关键学术问题，包括如何在保护用户隐私的前提下高效训练语言模型，以及如何利用合成数据弥补私有数据不足的挑战。该数据集通过提供大规模、多源头的真实文本数据，支持了对差分隐私合成数据生成方法的系统性评估。其意义在于为联邦学习领域提供了一个可重复、可扩展的基准，推动了隐私保护与模型性能平衡的研究。

实际应用

在实际应用中，LargeFedBench可支持开发隐私保护的智能键盘预测、医疗文本分析等场景。例如，在医疗领域，该数据集能够帮助训练不暴露患者隐私的自动诊断模型；在移动设备上，可用于优化本地语言模型而不上传原始用户数据。其多客户端特性尤其适合模拟真实世界中数据分布不均的场景，为跨设备、跨机构的协作学习提供验证基础。

数据集最近研究

最新研究方向

近年来，LargeFedBench数据集在联邦学习与隐私保护领域引发了广泛关注。该数据集通过整合生物医学预印本摘要（bioRxiv）和多国议会演讲文本（Congressional Speeches），为大规模语言模型的无污染评估提供了重要基准。当前研究聚焦于三个前沿方向：首先，基于差分隐私的合成数据生成技术（如POPri算法）显著提升了联邦学习中数据效用与隐私保护的平衡，通过偏好优化机制将私有客户端反馈转化为高质量合成数据，在ϵ=1的隐私预算下将预测准确率差距缩小了68%。其次，该数据集支撑了对新型联邦学习范式的探索，特别是在部分客户端参与的动态场景中，算法鲁棒性得到系统性验证。此外，随着《通用数据保护条例》（GDPR）等法规的完善，该数据集为研究合成数据在法律文本生成、医疗信息共享等敏感场景的合规应用提供了实验平台。LargeFedBench的定期更新机制和千级客户端规模，使其成为评估联邦学习算法在真实场景下泛化能力的黄金标准。

相关研究论文

• Private Federated Learning using Preference-Optimized Synthetic Data

  卡内基梅隆大学, 匹兹堡超级计算中心, Coldrays · 2025年