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杨强-联邦大小模型协作学习.pdf

上传人: 哆哆 编号:631184 2025-04-19 50页 24.29MB

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本文主要介绍了联邦学习、迁移学习和分布式大模型的发展及其在金融、医疗等领域的应用。首先,作者阐述了联邦学习的概念和优势,包括提高数据可用性、保护隐私等。接着,作者详细介绍了迁移学习,即通过在大模型上预训练,然后在小模型上微调,以提高小模型的性能。此外,作者还探讨了分布式大模型的发展,包括联邦迁移学习、知识蒸馏等。最后,作者以金融领域的应用为例,展示了联邦学习和迁移学习在实际场景中的应用效果。
联邦学习如何解决数据隐私问题? 迁移学习如何提高模型泛化能力? 联邦迁移学习如何实现大模型和小模型的协同?
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