本研究提出了FedEAT框架，旨在提高联邦大语言模型在数据异质性、恶意客户端和对抗攻击等方面的鲁棒性。通过对抗训练和几何中位数聚合，FedEAT有效提升了模型的鲁棒性，且性能损失最小。

FedEAT: A Robustness Optimization Framework for Federated Large Language Models
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