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Efficient Federated Fine-Tuning of Large Language Models Based on Layer-wise Dropout

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内容提要

本研究提出了DropPEFT框架，旨在解决联邦微调在资源受限设备上的计算和内存负担问题。通过随机停用层和自适应dropout比率，显著提升了模型的收敛速度并降低了内存占用。

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标签

DropPEFT models 内存占用 联邦微调 计算负担 资源受限
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