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保存全部：通过循环黑色梯度下降实现联邦大语言模型的全参数调优
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内容提要
本研究提出了一种创新的方法来提高大型语言模型联邦学习中的通信效率。通过在客户端增加编码器和服务器端增加解码器来压缩和重构梯度，该方法降低了通信成本并提高了性能。
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关键要点
- 本研究提出了一种创新方法来压缩梯度，以提高大型语言模型联邦学习中的通信效率。
- 在客户端增加编码器以获取压缩的梯度特征。
- 在服务器端增加解码器来重构梯度。
- 通过特征筛选和保护关键特征的方法，降低了通信成本并提高了性能。
- 在隐私保护框架内进行了一系列实验分析。
- 为开发更高效和安全的大型语言模型提供了洞见。
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