飞桨推出的FlashMask技术通过列式稀疏掩码表示方法,显著降低了Transformer大模型训练中的冗余计算和存储需求。与传统稠密掩码相比,FlashMask在训练速度上提升了1.65至3.22倍,支持更长序列的高效训练,且不影响模型精度。该技术适用于多种下游任务,推动了大语言模型的发展。
本文提出了一种基于去中心化通信协议的个性化联邦学习框架,通过个性化稀疏掩码优化本地模型,降低通信和计算成本。研究了DFedAlt和FedDST等方法,以提高模型性能和训练速度,并解决通信开销和一致性问题。通过优化资源利用,提出了更高效的分布式学习方案,增强了隐私保护和学习效率。
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