BriefGPT - AI 论文速递 · 2024-12-19T00:00:00Z FedPIA: Permuting and Integrating Adapters Using Wasserstein Barycenters for Finetuning Foundation Models in Multi-Modal Federated Learning 💡 原文英文，约100词，阅读约需1分钟。 📝 内容提要 本研究提出FedPIA框架，旨在医疗等隐私环境中有效微调大型视觉-语言模型。通过适配器的置换和整合，优化联邦学习与参数高效微调的结合，显著提升模型在多模态任务中的表现，超越现有基准方法。 🏷️ 标签 FedPIA 多模态任务 联邦学习 视觉-语言模型 隐私环境 阅读原文 生成长图 分享链接 已复制链接
