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FedMS: 带有稀疏激活基模型的联邦学习
原文中文，约500字，阅读约需2分钟。
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内容提要
研究人员提出了FedDAT，一种用于异构多模态联邦学习的调优框架。该方法利用Dual-Adapter Teacher（DAT）处理数据异质性，并通过知识蒸馏实现高效的知识传递。实验证明，FedDAT在多个多模态联邦学习基准上优于现有方法。
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关键要点
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研究人员提出了FedDAT，一种用于异构多模态联邦学习的调优框架。
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FedDAT利用Dual-Adapter Teacher（DAT）处理数据异质性。
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通过知识蒸馏实现高效的知识传递。
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FedDAT在多个多模态联邦学习基准上优于现有方法。
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联邦学习（FL）可以在不集中本地数据的情况下协同训练神经网络。
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FedDAT是首个使基础模型在多种异构视觉语言任务中进行有效分布式调优的方法。
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实验结果显示FedDAT在处理数据异质性方面表现显著优于集中PEFT方法。
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