Personalized Federated Fine-Tuning for LLMs via Data-Driven Heterogeneous Model Architectures
Fuente:
arXiv
Enregistré dans:
| Auteurs principaux: | Zhang, Yicheng, Qin, Zhen, Wu, Zhaomin, Hou, Jian, Deng, Shuiguang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Publié: |
2024
|
| Sujets: | |
| Accès en ligne: | |
| Tags: |
Ajouter un tag
Pas de tags, Soyez le premier à ajouter un tag!
|
Documents similaires
Reinforcement Fine-Tuning for History-Aware Dense Retriever in RAG
par: Zhang, Yicheng, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Yicheng, et autres
Publié: (2026)
Federated Data-Efficient Instruction Tuning for Large Language Models
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2024)
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2024)
Resisting Backdoor Attacks in Federated Learning via Bidirectional Elections and Individual Perspective
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023)
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023)
Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with Communication Cost under 18 Kilobytes
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023)
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023)
Federated Transformer: Multi-Party Vertical Federated Learning on Practical Fuzzily Linked Data
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2024)
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2024)
Personalized Federated Instruction Tuning via Neural Architecture Search
par: Zhang, Pengyu, et autres
Publié: (2024)
par: Zhang, Pengyu, et autres
Publié: (2024)
Resource-Efficient Federated Fine-Tuning Large Language Models for Heterogeneous Data
par: Liu, Jun, et autres
Publié: (2025)
par: Liu, Jun, et autres
Publié: (2025)
VertiBench: Advancing Feature Distribution Diversity in Vertical Federated Learning Benchmarks
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2023)
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2023)
Vertical Federated Learning in Practice: The Good, the Bad, and the Ugly
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2025)
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2025)
FedProxy: Federated Fine-Tuning of LLMs via Proxy SLMs and Heterogeneity-Aware Fusion
par: Fan, Tao, et autres
Publié: (2026)
par: Fan, Tao, et autres
Publié: (2026)
H2Tune: Federated Foundation Model Fine-Tuning with Hybrid Heterogeneity
par: Guo, Wei, et autres
Publié: (2025)
par: Guo, Wei, et autres
Publié: (2025)
Federated Fine-Tuning of LLMs: Framework Comparison and Research Directions
par: Yan, Na, et autres
Publié: (2025)
par: Yan, Na, et autres
Publié: (2025)
Federated Sketching LoRA: A Flexible Framework for Heterogeneous Collaborative Fine-Tuning of LLMs
par: Fang, Wenzhi, et autres
Publié: (2025)
par: Fang, Wenzhi, et autres
Publié: (2025)
A Closer Look at Personalized Fine-Tuning in Heterogeneous Federated Learning
par: Chen, Minghui, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Minghui, et autres
Publié: (2025)
Communication-Efficient and Personalized Federated Foundation Model Fine-Tuning via Tri-Matrix Adaptation
par: Li, Yongle, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Yongle, et autres
Publié: (2025)
Personalized Federated Learning with Mixture of Models for Adaptive Prediction and Model Fine-Tuning
par: Ghari, Pouya M., et autres
Publié: (2024)
par: Ghari, Pouya M., et autres
Publié: (2024)
Task-Centric Personalized Federated Fine-Tuning of Language Models
par: Talasso, Gabriel U., et autres
Publié: (2026)
par: Talasso, Gabriel U., et autres
Publié: (2026)
Personalized Federated Fine-tuning for Heterogeneous Data: An Automatic Rank Learning Approach via Two-Level LoRA
par: Hao, Jie, et autres
Publié: (2025)
par: Hao, Jie, et autres
Publié: (2025)
Personalized Federated Dictionary Learning for Modeling Heterogeneity in Multi-site fMRI Data
par: Zhang, Yipu, et autres
Publié: (2025)
par: Zhang, Yipu, et autres
Publié: (2025)
Trustworthy Personalized Bayesian Federated Learning via Posterior Fine-Tune
par: Luo, Mengen, et autres
Publié: (2024)
par: Luo, Mengen, et autres
Publié: (2024)
Personalized Federated Learning on Heterogeneous and Long-Tailed Data via Expert Collaborative Learning
par: Lv, Fengling, et autres
Publié: (2024)
par: Lv, Fengling, et autres
Publié: (2024)
FedLoRA-Optimizer: Federated LoRA Fine-Tuning with Global and Local Optimization in Heterogeneous Data Scenarios
par: Zhao, Jianzhe, et autres
Publié: (2025)
par: Zhao, Jianzhe, et autres
Publié: (2025)
Scalable Variational Bayesian Fine-Tuning of LLMs via Orthogonalized Low-Rank Adapters
par: Xiang, Haotian, et autres
Publié: (2026)
par: Xiang, Haotian, et autres
Publié: (2026)
Understanding and Preserving Safety in Fine-Tuned LLMs
par: Zhang, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
par: Zhang, Jiawen, et autres
Publié: (2026)
Fine-Tuning Personalization in Federated Learning to Mitigate Adversarial Clients
par: Allouah, Youssef, et autres
Publié: (2024)
par: Allouah, Youssef, et autres
Publié: (2024)
Efficient Federated Learning with Encrypted Data Sharing for Data-Heterogeneous Edge Devices
par: Li, Hangyu, et autres
Publié: (2025)
par: Li, Hangyu, et autres
Publié: (2025)
PocketLLM: Enabling On-Device Fine-Tuning for Personalized LLMs
par: Peng, Dan, et autres
Publié: (2024)
par: Peng, Dan, et autres
Publié: (2024)
Probabilistic Federated Learning on Uncertain and Heterogeneous Data with Model Personalization
par: Rahman, Ratun, et autres
Publié: (2026)
par: Rahman, Ratun, et autres
Publié: (2026)
Beyond Parameter Aggregation: Semantic Consensus for Federated Fine-Tuning of LLMs
par: Abourayya, Amr, et autres
Publié: (2026)
par: Abourayya, Amr, et autres
Publié: (2026)
Budgeted Online Model Selection and Fine-Tuning via Federated Learning
par: Ghari, Pouya M., et autres
Publié: (2024)
par: Ghari, Pouya M., et autres
Publié: (2024)
Fed MobiLLM: Efficient Federated LLM Fine-Tuning over Heterogeneous Mobile Devices via Server Assisted Side-Tuning
par: Yang, Xingke, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Xingke, et autres
Publié: (2025)
Heterogeneous Federated Learning via Personalized Generative Networks
par: Taghiyarrenani, Zahra, et autres
Publié: (2023)
par: Taghiyarrenani, Zahra, et autres
Publié: (2023)
FFT-MoE: Efficient Federated Fine-Tuning for Foundation Models via Large-scale Sparse MoE under Heterogeneous Edge
par: Hu, Gang, et autres
Publié: (2025)
par: Hu, Gang, et autres
Publié: (2025)
Benchmarking Data Heterogeneity Evaluation Approaches for Personalized Federated Learning
par: Li, Zhilong, et autres
Publié: (2024)
par: Li, Zhilong, et autres
Publié: (2024)
Factor-Assisted Federated Learning for Personalized Optimization with Heterogeneous Data
par: Wang, Feifei, et autres
Publié: (2023)
par: Wang, Feifei, et autres
Publié: (2023)
Flexible Personalized Split Federated Learning for On-Device Fine-Tuning of Foundation Models
par: Yuan, Tianjun, et autres
Publié: (2025)
par: Yuan, Tianjun, et autres
Publié: (2025)
LARA: A Light and Anti-overfitting Retraining Approach for Unsupervised Time Series Anomaly Detection
par: Chen, Feiyi, et autres
Publié: (2023)
par: Chen, Feiyi, et autres
Publié: (2023)
Heterogeneity-aware Personalized Federated Learning via Adaptive Dual-Agent Reinforcement Learning
par: Chen, Xi, et autres
Publié: (2025)
par: Chen, Xi, et autres
Publié: (2025)
Explaining Fine Tuned LLMs via Counterfactuals A Knowledge Graph Driven Framework
par: Wang, Yucheng, et autres
Publié: (2025)
par: Wang, Yucheng, et autres
Publié: (2025)
Analysis of Asynchronous Federated Learning: Unraveling the Interactions between Gradient Compression, Delay, and Data Heterogeneity
par: Yang, Diying, et autres
Publié: (2025)
par: Yang, Diying, et autres
Publié: (2025)
Documents similaires
-
Reinforcement Fine-Tuning for History-Aware Dense Retriever in RAG
par: Zhang, Yicheng, et autres
Publié: (2026) -
Federated Data-Efficient Instruction Tuning for Large Language Models
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2024) -
Resisting Backdoor Attacks in Federated Learning via Bidirectional Elections and Individual Perspective
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023) -
Federated Full-Parameter Tuning of Billion-Sized Language Models with Communication Cost under 18 Kilobytes
par: Qin, Zhen, et autres
Publié: (2023) -
Federated Transformer: Multi-Party Vertical Federated Learning on Practical Fuzzily Linked Data
par: Wu, Zhaomin, et autres
Publié: (2024)