面向MoE大模型的任务感知联邦微调
原文标题：Task-Aware Federated Fine-Tuning for MoE-based Large Language Models
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针对MoE大模型在异构客户端数据下联邦微调的专家特化弱化与更新冲突问题，论文提出FedTAR方法。该方法用路由输出建立本地更新与任务偏好的关联，通过SVD提取任务坐标，进行簇内与簇间聚合，从而保留专家特化并缓解异构干扰，在四个基准任务上取得最优表现。
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FedTAR用路由输出关联本地更新与任务偏好，缓解MoE大模型联邦微调的专家特化弱化与更新冲突。
- •问题：客户端任务偏好异构，直接聚合本地更新会削弱专家特化并在共享专家上引入冲突方向。
- •方法用路由输出建立本地更新与任务偏好的关联，对路由特征和本地更新做SVD提取低维任务坐标与更新方向。
- •按任务坐标做簇内聚合（相似偏好客户端）与簇间聚合（不同任务组），再经任务到更新的映射重建聚合更新。
- •在四个基准任务上取得最优表现。
为什么重要：MoE因稀疏激活适合资源受限的分布式环境，该工作为异构数据下的联邦微调提供了保留专家特化的聚合思路。
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