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FedPT：在资源受限的边缘设备上进行联邦代理调优的大型语言模型
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原文英文，约100词，阅读约需1分钟。
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内容提要
本研究提出FedPT框架，通过仅访问模型输出预测，解决大型预训练语言模型微调时的隐私和计算负担问题，适用于资源有限设备。实验表明，FedPT在保持性能的同时，大幅降低计算、通信和内存开销，具有广泛应用潜力。
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关键要点
- 本研究提出FedPT框架，解决大型预训练语言模型微调时的隐私和计算负担问题。
- FedPT框架仅需访问模型对输出词汇的预测，而非参数。
- 该框架适用于资源有限的设备，能够有效进行联邦微调。
- 实验结果表明，FedPT在保持性能的同时，显著降低了计算、通信和内存开销。
- FedPT具有广泛的应用潜力。
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