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大语言模型（LLM）的子模块拆拆分进行联邦学习
方式概述
简单示例
大语言模型按照多头（Multi-Head）拆分进行联邦学习
场景设定
多头拆分与联邦学习
示例说明 大语言模型（LLM）的子模块拆拆分进行联邦学习
大语言模型（LLM）的子模块拆分进行联邦学习，主要涉及…目录
大语言模型（LLM）的子模块拆拆分进行联邦学习
方式概述
简单示例
大语言模型按照多头（Multi-Head）拆分进行联邦学习
场景设定
多头拆分与联邦学习
示例说明 大语言模型（LLM）的子模块拆拆分进行联邦学习
大语言模型（LLM）的子模块拆分进行联邦学习，主要涉及到将大模型的不同部分或功能模块在多个客户端或设备上进行分布式训练，同时保护数据隐私并提升模型性能。以下是一种可能的方式及简单示例：
方式概述
模型拆分：将大语言模型拆分为多个子模块，如编码器、解码器、注意力机制等，或者根据功能拆分为不同的任务处理模块。联邦学习设置：在多个客户端上设置联邦学习环境，每个客户端持有自己的私有数据，并负责训练对应的子模块。
