FedJudge: 联合法律大型语言模型

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通过联邦学习方法，本文提出了第一个高效、有效的联邦法律大型语言模型（FedJudge）框架，用于在保护数据隐私的前提下，实现对法律大型语言模型的本地调优。

该研究评估了联邦学习在医学领域的应用，结果显示联邦学习模型总体表现优于单个客户数据训练的模型，但使用更多客户训练的模型表现较差。联邦学习训练的模型在客户数据独立同分布的情况下表现接近，但在非独立同分布数据下有明显差距。