arXiv · ML· Xiaohong Yang, Tong Xie, Minghui Liwang, Chikai Shang, Yang Lu, Zhenzhen Jiao, Liqun Fu, Seyyedali Hosseinalipour, Xianbin Wang·· 9 小时前AI 评分29
ELSA：面向隐私感知分层联邦学习的 LLM 高效分裂聚合
ELSA: Efficient LLM-Centric Split Aggregation for Privacy-Aware Hierarchical Federated Learning over the Network Edge
AI 导读
ELSA 是一个整合分裂学习与分层联邦学习（HFL）的分布式微调框架，旨在解决资源受限边缘网络中 LLM 训练的计算、通信与隐私挑战。 它引入任务无关且感知行为的客户端聚类、资源感知动态模型分区及结合计算草图与语义子空间正交扰动（SS-OP）的技术，以降低通信开销并缓解隐私泄露。
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