Federated Large Language Models: Feasibility, Robustness, Security, and Future Directions

本研究解决了联邦大语言模型（FLLM）在可行性、鲁棒性和安全性等方面的重大挑战，重点关注如何在分布式数据上有效训练大型语言模型，同时保护隐私和解决数据孤岛问题。论文综述了FLLM的最新进展，提出增强系统鲁棒性的方法，并分析了与之相关的隐私和安全风险，强调了未来研究的方向。

本研究探讨了联邦大语言模型（FLLM）在可行性、鲁棒性和安全性方面的挑战，并提出了在分布式数据上有效训练大型语言模型的方法，强调隐私保护和数据孤岛问题。

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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。发表于：。
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