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A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning of Foundation Models in Federated Learning

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内容提要

本研究提出了一种新的参数高效微调技术，以解决联邦学习中基础模型适应特定任务所需的高计算资源问题，并分析其在数据异质性和通信效率等挑战中的应用，强调其在隐私敏感领域的重要性。

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标签

参数高效微调 数据异质性 联邦学习 通信效率 隐私敏感
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