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CELLM: 大型语言模型联邦学习中的高效通信
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种解决异构设备数据、计算和通信延迟以及非独立同分布数据的联邦学习框架，通过数学分析研究了其收敛性、计算和通信延迟，并最终通过优化问题得到了剪枝比例和无线资源分配的闭式解。实验结果表明，该框架能够显著减少约50％的计算和通信延迟。
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关键要点
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提出了一种联邦学习框架，解决异构设备数据、计算和通信延迟问题。
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框架通过将学习模型分为全局部分和个性化部分，实现模型剪枝和个性化。
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进行了数学分析，研究了框架的收敛性、计算和通信延迟。
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通过优化问题得到了剪枝比例和无线资源分配的闭式解。
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实验结果显示，该框架能显著减少约50%的计算和通信延迟，相比只进行模型个性化的方案。
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