本研究提出了一种新颖的层微调方案，旨在提高资源受限设备上联邦学习中大型语言模型的效率。该方案在计算和内存约束下优于现有方法，并在有限通信条件下的准确度与LoRA相当，显著提升了训练准确性。

Efficient Federated Finetuning of Tiny Transformers on Resource-Constrained Devices
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