本研究提出RoLoRA框架，以提高联邦训练效率。通过交替优化微调LoRA适配器，RoLoRA在模型更新质量和表达能力上优于传统方法，尤其在多任务和大规模模型中表现突出。

Robust Federated Fine-Tuning of Large-Scale Language Models through Alternating Optimization of LoRA
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