提出了联邦式大规模语言模型（LLM）的概念，并讨论了其三个关键组成部分：联邦式 LLM 预训练、联邦式 LLM 微调和联邦式 LLM 提示工程。还探讨了联邦学习和大规模语言模型整合所带来的新挑战，并分析了现有解决方案和潜在障碍。

Jul, 2023

在联邦学习设置中，本文讨论了联邦微调语言模型 (LLMs) 的挑战，并引入了我们的 FS-LLM 软件包作为主要贡献，该软件包提供了全面的联邦参数高效微调算法实现和通用的编程接口，以实现低通信和计算成本的联邦学习场景。同时，本文进行了大量实验证明了 FS-LLM 的有效性，并为研究社区提供了有关联邦微调语言模型的宝贵见解。

Sep, 2023

FwdLLM 是一种创新的 FL 协议，通过无需执行误差反向传播训练方法的方式，在手机设备上实现了更好的内存效率和时间效率，具有比传统方法更快的收敛速度和更小的内存占用。

Aug, 2023

通过联邦学习方法，本文提出了第一个高效、有效的联邦法律大型语言模型（FedJudge）框架，用于在保护数据隐私的前提下，实现对法律大型语言模型的本地调优。

Sep, 2023

利用联邦学习的灵活性和适应性，实现大规模的合作，以培训大型语言模型（LLM），并展示联邦训练的有效性与模型规模的关系，以及用有限资源训练十亿级联邦 LLM 的方法。

May, 2024

基于大型语言模型的联邦学习方法，在无线网络中解决了隐私和安全保护机制不足的问题，并通过两种个性化无线联邦微调方法实现了低通信开销。

Apr, 2024

通过联邦学习的方式，利用分布式私有数据进行协作和隐私保护的大型语言模型（LLM）培训，相较于传统的本地培训方式，取得了明显的性能提升。

Feb, 2024

FlexLoRA 是一种用于 LLM fine-tuning 的聚合方案，通过动态调整本地 LoRA 等级并使用奇异值分解（SVD）进行权重重新分配，充分利用了异构客户端资源。在涉及超过 1,600 个客户端执行多样化的自然语言处理（NLP）任务的实验中，证实了 FlexLoRA 的有效性，联邦全局模型在下游 NLP 任务性能方面平均提高了 3.1%。FlexLoRA 的实用性进一步强调了其与现有的基于 LoRA 的联邦学习方法的无缝集成和理论分析，提供了一种可扩展的、隐私保护的 LLM 联邦调整路径。

Feb, 2024

使用 NVIDIA FLARE 进行联邦学习，以解决人工智能和大型语言模型中数据处理和利用的关键挑战，从而提高自然语言处理和生物制药应用的准确性和鲁棒性。

Feb, 2024

调查了联邦学习大型语言模型的最新进展，重点关注了机器遗忘这一关键方面，以符合数据隐私和被遗忘权等隐私法规；通过探索各种策略，如扰动技术、模型分解和增量学习等，而无需从头重新训练，实现从联邦学习的大型语言模型中安全有效地删除个别数据贡献，强调它们对于维持模型性能和数据隐私的意义；此外，通过案例研究和实验结果，评估这些方法在实际场景中的有效性和效率；调查揭示了在人工智能伦理和分布式机器学习技术交叉领域中发展更强大和可扩展的联邦遗忘方法的日益关注，也为未来研究提供了重要领域。

Jun, 2024