Towards Federated RLHF with Aggregated Client Preference for LLMs
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Wu, Feijie, Liu, Xiaoze, Wang, Haoyu, Wang, Xingchen, Su, Lu, Gao, Jing |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2024
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
FIARSE: Model-Heterogeneous Federated Learning via Importance-Aware Submodel Extraction
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedBiOT: LLM Local Fine-tuning in Federated Learning without Full Model
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing Cross-Client Domain Coverage for Federated Instruction Tuning of Large Language Models
von: Wang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
von: Wang, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Optimizing RLHF Training for Large Language Models with Stage Fusion
von: Zhong, Yinmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhong, Yinmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Client Driven Federated Learning
von: Li, Songze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Songze, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Towards Seamless Hierarchical Federated Learning under Intermittent Client Participation: A Stagewise Decision-Making Methodology
von: Wu, Minghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Minghong, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Beyond Aggregation: Guiding Clients in Heterogeneous Federated Learning
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Zijian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Learning in the Presence of Adversarial Client Unavailability
von: Su, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Su, Lili, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Communication-Efficient Multimodal Federated Learning: Joint Modality and Client Selection
von: Yuan, Liangqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yuan, Liangqi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Federated Graph Learning with Graphless Clients
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fu, Xingbo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Toward Malicious Clients Detection in Federated Learning
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Dou, Zhihao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Achieving Linear Speedup in Asynchronous Federated Learning with Heterogeneous Clients
von: Wang, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Xiaolu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Flexible Clustered Federated Learning for Client-Level Data Distribution Shift
von: Duan, Moming, et al.
Veröffentlicht: (2021)
von: Duan, Moming, et al.
Veröffentlicht: (2021)
ReaL: Efficient RLHF Training of Large Language Models with Parameter Reallocation
von: Mei, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Mei, Zhiyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication-Efficient Federated AUC Maximization with Cyclic Client Participation
von: Vangapally, Umesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Vangapally, Umesh, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Semi-decentralized Federated Time Series Prediction with Client Availability Budgets
von: Bao, Yunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bao, Yunkai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Local Gradient Regulation Stabilizes Federated Learning under Client Heterogeneity
von: Luo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Luo, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2026)
The Diversity Bonus: Learning from Dissimilar Distributed Clients in Personalized Federated Learning
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wu, Xinghao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Client Selection via Q-Learning-based Whittle Index in Wireless Federated Learning
von: Li, Qiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Qiyue, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedHFT: Efficient Federated Finetuning with Heterogeneous Edge Clients
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ilhan, Fatih, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedAdaVR: Adaptive Variance Reduction for Robust Federated Learning under Limited Client Participation
von: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Howlader, S M Ruhul Kabir, et al.
Veröffentlicht: (2026)
FedAgg: Adaptive Federated Learning with Aggregated Gradients
von: Yuan, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Yuan, Wenhao, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Debiasing Federated Learning with Correlated Client Participation
von: Sun, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Zhenyu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Federated Learning in Unreliable Wireless Networks: A Client Selection Approach
von: Wang, Yanmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Yanmeng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Federated Behavioural Planes: Explaining the Evolution of Client Behaviour in Federated Learning
von: Fenoglio, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Fenoglio, Dario, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Beyond the Federation: Topology-aware Federated Learning for Generalization to Unseen Clients
von: Ma, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ma, Mengmeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedEve: On Bridging the Client Drift and Period Drift for Cross-device Federated Learning
von: Shen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shen, Tao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Understanding Server-Assisted Federated Learning in the Presence of Incomplete Client Participation
von: Yang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Haibo, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SAFL: Structure-Aware Personalized Federated Learning via Client-Specific Clustering and SCSI-Guided Model Pruning
von: Li, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Li, Nan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedCAda: Adaptive Client-Side Optimization for Accelerated and Stable Federated Learning
von: Zhou, Liuzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhou, Liuzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneity-Aware Client Selection Methodology For Efficient Federated Learning
von: Balivada, Nihal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Balivada, Nihal, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Greedy Shapley Client Selection for Communication-Efficient Federated Learning
von: Singhal, Pranava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Singhal, Pranava, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Maverick-Aware Shapley Valuation for Client Selection in Federated Learning
von: Yang, Mengwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Mengwei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Harnessing Increased Client Participation with Cohort-Parallel Federated Learning
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Dhasade, Akash, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Adaptive Client Selection with Personalization for Communication Efficient Federated Learning
von: de Souza, Allan M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: de Souza, Allan M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
Emulating Full Participation: An Effective and Fair Client Selection Strategy for Federated Learning
von: Li, Qingming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Qingming, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedGCS: A Generative Framework for Efficient Client Selection in Federated Learning via Gradient-based Optimization
von: Ning, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ning, Zhiyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
TRAIL: Trust-Aware Client Scheduling for Semi-Decentralized Federated Learning
von: Hu, Gangqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Hu, Gangqiang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
DA-PFL: Dynamic Affinity Aggregation for Personalized Federated Learning
von: Yang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yang, Xu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Ähnliche Einträge
-
FIARSE: Model-Heterogeneous Federated Learning via Importance-Aware Submodel Extraction
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
FedBiOT: LLM Local Fine-tuning in Federated Learning without Full Model
von: Wu, Feijie, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Optimizing Cross-Client Domain Coverage for Federated Instruction Tuning of Large Language Models
von: Wang, Zezhou, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
TurboSVM-FL: Boosting Federated Learning through SVM Aggregation for Lazy Clients
von: Wang, Mengdi, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
Optimizing RLHF Training for Large Language Models with Stage Fusion
von: Zhong, Yinmin, et al.
Veröffentlicht: (2024)