FATE-LLM简介；FATE-LLM集成了多种参数高效微调方法

FATE-LLM简介

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FATE-LLM是一个支持联邦大语言模型训练的框架，其架构及核心技术原理如下：

架构概述

FATE-LLM主要由模型层、参数高效微调层、隐私保护与安全机制、通信与聚合模块等组成，致力于在保护数据隐私的前提下，利用联邦学习技术整合各方数据与算力资源，提升大语言模型的训练效果和性能，同时降低训练成本.

核心技术原理

  • 联邦学习融合大模型：FATE-LLM允许多个参与方在不共享原始数据的情况下，利用各自的私有数据共同训练大语言模型。例如，不同的金融机构可以基于FATE-LLM平台，使用各自的客户数据对预训练的大语言模型进行微调，以提升在金融领域的应用效果，同时保证客户数据的隐私安全.
  • 参数高效微调方法：集成了多种参数高效微调方法，如Bottleneck Adapters（包括Houlsby、Pfeiffer和Parallel方案）、Invertible Adapters、LoRA、IA3和Compacter等。以LoRA为例，

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