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17篇FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in MultiModalHeterogeneous Federated Learning

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张小明

前端开发工程师

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17篇FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in MultiModalHeterogeneous Federated Learning

第一部分：论文收录信息

  • FedDAT: An Approach for Foundation Model Finetuning in Multi-Modal Heterogeneous Federated Learning

  • 作者：
    Haokun Chen, Yao Zhang, Denis Krompass, Jindong Gu, Volker Tresp

  • 会议：
    AAAI 2024（The Thirty-Eighth AAAI Conference on Artificial Intelligence）

第二部分：解决的问题

在多模态异构联邦学习场景下，如何高效、安全地微调大规模基础模型（Foundation Models）？

具体挑战包括：

  1. 隐私限制（要用联邦学习）

    • 多个客户端（如医疗、工业场景）无法集中共享数据

    • 只能通过联邦学习方式协作训练

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