Jun, 2024
驱动群体智能的联邦学习大语言模型：调查报告
Federated Learning driven Large Language Models for Swarm Intelligence: A Survey
Youyang Qu
TL;DR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。