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通信高效的联邦LoRA微调自适应相位切换方法
论文测量了双向B-only联邦LoRA协议的每轮通信字节,提出自适应相位切换聚合器ReverseAdaptive,通过监控全局训练损失相对改进来定位通信-质量前沿的拐点。在TinyLlama-1.1B-Chat上实现40.5%往返通信节省,且阈值可跨模型规模迁移。
arXiv cs.LG48 天前
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论文测量了双向B-only联邦LoRA协议的每轮通信字节,提出自适应相位切换聚合器ReverseAdaptive,通过监控全局训练损失相对改进来定位通信-质量前沿的拐点。在TinyLlama-1.1B-Chat上实现40.5%往返通信节省,且阈值可跨模型规模迁移。
针对医疗联邦学习中的异质性与时序概念漂移,论文提出自适应贝叶斯伙伴选择(ABPS)框架,各中心基于 Beta-Bernoulli 后验与 UCB 准则选择合作方,并可在无互利伙伴时主动放弃通信。在 MIMIC-IV 的 230 个非独立同分布临床中心上,ABPS-X 以 FedAvg 0.09 倍…
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。
论文提出 ADMM-RGP 与 PDMM-RGP 两种分布式递归高斯过程算法,用于多智能体场景下的多输出 GP 回归。作者分析了稳定性与收敛性,并给出加速收敛的参数选择策略以降低通信开销。在真实风电多输出数据集上验证,通信量显著低于现有方法而精度与全网一致性相当。