跨云数据隐私保护：通过整合联邦学习和大型语言模型优化人工智能系统的协作机制

本研究解决了云计算时代共享敏感数据时数据隐私保护的挑战，特别是在不同云环境之间的协作优化问题。通过结合联邦学习和大型语言模型，提出了一种新颖的跨云架构，确保模型更新的隐私和完整性，同时显著提高了模型训练效率和决策能力。实验结果表明，该方法在准确性、收敛速度和数据隐私保护方面显著优于传统联邦学习模型。

本研究提出了一种新型跨云架构，结合联邦学习与大型语言模型，有效解决云计算时代共享敏感数据的隐私保护问题。实验结果表明，该方法在准确性、收敛速度和数据隐私保护方面优于传统模型。

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