[论文推荐]Fed-SB提出基于LoRA-SB的联邦学习微调方案，显著降低通信成本
talkingdev • 2025-05-02
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Fed-SB研究团队在arXiv最新论文中提出了一种突破性的联邦学习框架LoRA-SB，该技术通过低秩自适应(Low-Rank Adaptation, LoRA)方法实现大型语言模型(LLM)的高效分布式微调。这一创新方案通过参数高效微调(PEFT)技术，将传统联邦学习中的通信开销降低达90%以上，解决了分布式训练中带宽资源受限的核心痛点。其核心技术LoRA-SB采用稀疏双区块设计，在保持模型性能的前提下，仅需传输0.1%的梯度参数即可完成模型更新。该成果为医疗、金融等隐私敏感领域的LLM应用提供了可行性方案，被业界视为联邦学习与参数高效微调技术融合的重要里程碑。