本研究提出FedPT框架，通过仅访问模型输出预测，解决大型预训练语言模型微调时的隐私和计算负担问题，适用于资源有限设备。实验表明，FedPT在保持性能的同时，大幅降低计算、通信和内存开销，具有广泛应用潜力。
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