Communication-Efficient and Personalized Federated Foundation Model Fine-Tuning via Tri-Matrix Adaptation
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Li, Yongle, Liu, Bo, Huang, Sheng, ZHang, ZHeng, Yuan, Xiaotong, Hong, Richang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2025
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
Communication-Efficient Personalized Adaptation via Federated-Local Model Merging
von: Zou, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Zou, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Flexible Personalized Split Federated Learning for On-Device Fine-Tuning of Foundation Models
von: Yuan, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yuan, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Communication-Efficient Federated Fine-Tuning
von: Theologitis, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Theologitis, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Revisiting Federated Fine-Tuning: A Single Communication Round is Enough for Foundation Models
von: Wang, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Task-Adaptive Parameter-Efficient Fine-Tuning for Weather Foundation Models
von: Cao, Shilei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Cao, Shilei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Communication-Efficient and Tensorized Federated Fine-Tuning of Large Language Models
von: Ghiasvand, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghiasvand, Sajjad, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Personalized Federated Fine-Tuning for LLMs via Data-Driven Heterogeneous Model Architectures
von: Zhang, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Yicheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning to Enable Foundation Models in Federated Learning
von: Sun, Guangyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
von: Sun, Guangyu, et al.
Veröffentlicht: (2022)
Task-agnostic Low-rank Residual Adaptation for Efficient Federated Continual Fine-Tuning
von: Yu, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Yu, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning with Mixture of Models for Adaptive Prediction and Model Fine-Tuning
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
H2Tune: Federated Foundation Model Fine-Tuning with Hybrid Heterogeneity
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Wei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedPFT: Federated Proxy Fine-Tuning of Foundation Models
von: Peng, Zhaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Peng, Zhaopeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Task-Centric Personalized Federated Fine-Tuning of Language Models
von: Talasso, Gabriel U., et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Talasso, Gabriel U., et al.
Veröffentlicht: (2026)
Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models
von: Zhang, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Dan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fed-HeLLo: Efficient Federated Foundation Model Fine-Tuning with Heterogeneous LoRA Allocation
von: Zhang, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Zikai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FedKRSO: Communication and Memory Efficient Federated Fine-Tuning of Large Language Models
von: Yang, Guohao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Yang, Guohao, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Resource-Efficient Federated Fine-Tuning Large Language Models for Heterogeneous Data
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Efficient Orthogonal Fine-Tuning with Principal Subspace Adaptation
von: Wu, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wu, Fei, et al.
Veröffentlicht: (2025)
RoRA: Efficient Fine-Tuning of LLM with Reliability Optimization for Rank Adaptation
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Jun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fine-Tuned In-Context Learners for Efficient Adaptation
von: Bornschein, Jorg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Bornschein, Jorg, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Trustworthy Personalized Bayesian Federated Learning via Posterior Fine-Tune
von: Luo, Mengen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Luo, Mengen, et al.
Veröffentlicht: (2024)
ARD-LoRA: Dynamic Rank Allocation for Parameter-Efficient Fine-Tuning of Foundation Models with Heterogeneous Adaptation Needs
von: Shinwari, Haseeb Ullah Khan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Shinwari, Haseeb Ullah Khan, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Exploring Fine-Tuning for Tabular Foundation Models
von: Tanna, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Tanna, Aditya, et al.
Veröffentlicht: (2026)
TLoRA: Tri-Matrix Low-Rank Adaptation of Large Language Models
von: Islam, Tanvir
Veröffentlicht: (2025)
von: Islam, Tanvir
Veröffentlicht: (2025)
Fine-Tuning Personalization in Federated Learning to Mitigate Adversarial Clients
von: Allouah, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Allouah, Youssef, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Data Quality in Federated Fine-Tuning of Foundation Models
von: Zhao, Wanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhao, Wanru, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FedAPM: Federated Learning via ADMM with Partial Model Personalization
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhu, Shengkun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
NoRA: Nested Low-Rank Adaptation for Efficient Fine-Tuning Large Models
von: Lin, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Cheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Pre-Training and Personalized Fine-Tuning via Over-the-Air Federated Meta-Learning: Convergence-Generalization Trade-Offs
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wen, Haifeng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication-Efficient Personalized Federal Graph Learning via Low-Rank Decomposition
von: Liu, Ruyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Liu, Ruyue, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Enhancing Federated Domain Adaptation with Multi-Domain Prototype-Based Federated Fine-Tuning
von: Zhang, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Jingyuan, et al.
Veröffentlicht: (2024)
FFT-MoE: Efficient Federated Fine-Tuning for Foundation Models via Large-scale Sparse MoE under Heterogeneous Edge
von: Hu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hu, Gang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Budgeted Online Model Selection and Fine-Tuning via Federated Learning
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2024)
ABBA-Adapters: Efficient and Expressive Fine-Tuning of Foundation Models
von: Singhal, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Singhal, Raghav, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ravan: Multi-Head Low-Rank Adaptation for Federated Fine-Tuning
von: Raje, Arian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Raje, Arian, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Iterative Foundation Model Fine-Tuning on Multiple Rewards
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Ghari, Pouya M., et al.
Veröffentlicht: (2025)
Real-Time Personalized Content Adaptation through Matrix Factorization and Context-Aware Federated Learning
von: Puppala, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Puppala, Sai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
VeFA: Vector-Based Feature Space Adaptation for Robust Model Fine-Tuning
von: Wang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Peng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Personalized Federated Learning by Energy-Efficient UAV Communications
von: Guo, Shiqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Guo, Shiqian, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Ähnliche Einträge
-
Communication-Efficient Personalized Adaptation via Federated-Local Model Merging
von: Zou, Yinan, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Flexible Personalized Split Federated Learning for On-Device Fine-Tuning of Foundation Models
von: Yuan, Tianjun, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
A Survey on Parameter-Efficient Fine-Tuning for Foundation Models in Federated Learning
von: Bian, Jieming, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Communication-Efficient Federated Fine-Tuning
von: Theologitis, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Revisiting Federated Fine-Tuning: A Single Communication Round is Enough for Foundation Models
von: Wang, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)