Efficient Joint Learning of Miniature Language Models for Feature Prediction in Mobile Networks

本研究针对自主网络在数据隐私保护下的高效模型训练问题，提出了一个将微型语言模型与神经网络编码相结合的联合学习框架。实验结果表明，NNCodec能够在透明压缩的基础上将通信开销降低至1%以下，显著提升了网络的协同学习能力。

本研究提出了一种联合学习框架，将微型语言模型与神经网络编码结合，以提高在数据隐私保护下的模型训练效率。实验结果表明，NNCodec能够将通信开销降低至1%以下，显著增强协同学习能力。

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