无线网络联邦低秩LLM自适应蒸馏
原文标题：FLoKD: Adaptive Knowledge Distillation for Federated Low-Rank LLM over Wireless Networks
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论文提出FLoKD框架，用于无线网络环境下联邦LoRA微调LLM，通过传输中间LoRA激活而非logits或全参数作为蒸馏信号。方法引入Transformer块重要性评分与数据集选择策略，在WikiText-103等数据集上将通信开销降低50-65%，同时快速收敛至有竞争力的困惑度。
- 问题
- 无线网络带宽受限，联邦 LoRA 微调 LLM 的通信开销仍随模型规模增长。
- 方法
- 传输中间 LoRA 激活作为蒸馏信号，并用 Transformer 块重要性评分与数据集选择筛选传输内容。
- 结果
- WikiText-103 等数据集上通信开销降低 50-65%，收敛到有竞争力的困惑度。
- 影响
- 让联邦 LLM 微调在带宽受限场景可行，兼顾隐私与通信成本。
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