AI大模型的联邦学习与协同部署技术
AI大模型的联邦学习与协同部署技术
目录
-
- AI大模型的联邦学习与协同部署技术
-
模型训练与微调创新
- 参数高效微调方法：针对传统联邦学习在大模型微调时的高成本问题，提出如低秩自适应（LoRA）等参数高效的联邦微调方法，通过选择部分参数或插入额外可训练参数，有效减少可训练参数数量，降低存储和计算需求。例如在Transformer块中注入可训练的秩分解矩阵实现全局优化，且将 LoRA 和适配器模块集成可提升多任务微调性能。
- 多样化微调策略：包括基于模型分割的联邦微调，将模型划分为设备端、边缘和云端模型实现协同微调，减少终端设备计算压力；分簇联邦微调综合考虑终端设备算力异构，划分不同设备簇进行混合式微调；跨组织协作联邦微调可协同大规模参与方数据，但面临隐私和数据异构性挑战，相关研究致力于探索更好的隐私保护和数据共享机制。
-
模型部署创新
- 轻量化部署技术：基于模型压缩的轻量化部署，采用模型量化（如低比特权重量化与激活量化）、参数剪枝（结构化与非结构化剪枝）、知识蒸馏（白盒和黑盒