Copertina

SDFLoRA: Selective Decoupled Federated LoRA for Privacy-preserving Fine-tuning with Heterogeneous Clients

Fuente: arXiv

Salvato in:

Dettagli Bibliografici
Autori principali:	Shen, Zhikang, Lu, Jianrong, Wan, Haiyuan, Chen, Jianhai
Natura:	Preprint
Pubblicazione:	2026
Soggetti:	Machine Learning Artificial Intelligence
Accesso online:	Acceder al recurso
Tags:	Aggiungi Tag Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!

Documenti analoghi

Kron-LoRA: Hybrid Kronecker-LoRA Adapters for Scalable, Sustainable Fine-tuning
di: Shen, Yixin
Pubblicazione: (2025)

HAFLQ: Heterogeneous Adaptive Federated LoRA Fine-tuned LLM with Quantization
di: Su, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)

FedTreeLoRA: Reconciling Statistical and Functional Heterogeneity in Federated LoRA Fine-Tuning
di: Bian, Jieming, et al.
Pubblicazione: (2026)

Activated LoRA: Fine-tuned LLMs for Intrinsics
di: Greenewald, Kristjan, et al.
Pubblicazione: (2025)

SC-LoRA: Balancing Efficient Fine-tuning and Knowledge Preservation via Subspace-Constrained LoRA
di: Luo, Minrui, et al.
Pubblicazione: (2025)

Adaptive Selection of LoRA Components in Privacy-Preserving Federated Learning
di: Kim, Myoungjun, et al.
Pubblicazione: (2026)

LoRA on the Go: Instance-level Dynamic LoRA Selection and Merging
di: Lee, Seungeon, et al.
Pubblicazione: (2025)

Rethinking LoRA for Privacy-Preserving Federated Learning in Large Models
di: Liu, Jin, et al.
Pubblicazione: (2026)

ALTO: Adaptive LoRA Tuning and Orchestration for Heterogeneous LoRA Training Workloads
di: Zuo, Jingwei, et al.
Pubblicazione: (2026)

KD-LoRA: A Hybrid Approach to Efficient Fine-Tuning with LoRA and Knowledge Distillation
di: Azimi, Rambod, et al.
Pubblicazione: (2024)

Co-LoRA: Collaborative Model Personalization on Heterogeneous Multi-Modal Clients
di: Seo, Minhyuk, et al.
Pubblicazione: (2025)

FALQON: Accelerating LoRA Fine-tuning with Low-Bit Floating-Point Arithmetic
di: Choi, Kanghyun, et al.
Pubblicazione: (2025)

Learning Rate Matters: Vanilla LoRA May Suffice for LLM Fine-tuning
di: Lee, Yu-Ang, et al.
Pubblicazione: (2026)

Rethinking LoRA for Data Heterogeneous Federated Learning: Subspace and State Alignment
di: Peng, Hongyi, et al.
Pubblicazione: (2026)

S-LoRA: Serving Thousands of Concurrent LoRA Adapters
di: Sheng, Ying, et al.
Pubblicazione: (2023)

Rethinking the Rank Threshold for LoRA Fine-Tuning
di: Park, Juneyoung
Pubblicazione: (2026)

FedMomentum: Preserving LoRA Training Momentum in Federated Fine-Tuning
di: Yan, Peishen, et al.
Pubblicazione: (2026)

Loquetier: A Virtualized Multi-LoRA Framework for Unified LLM Fine-tuning and Serving
di: Zhang, Yuchen, et al.
Pubblicazione: (2025)

LoRA-Leak: Membership Inference Attacks Against LoRA Fine-tuned Language Models
di: Ran, Delong, et al.
Pubblicazione: (2025)

R-LoRA: Randomized Multi-Head LoRA for Efficient Multi-Task Learning
di: Liu, Jinda, et al.
Pubblicazione: (2025)

LoRA-Mixer: Coordinate Modular LoRA Experts Through Serial Attention Routing
di: Li, Wenbing, et al.
Pubblicazione: (2025)

mLoRA: Fine-Tuning LoRA Adapters via Highly-Efficient Pipeline Parallelism in Multiple GPUs
di: Ye, Zhengmao, et al.
Pubblicazione: (2023)

A Note on LoRA
di: Fomenko, Vlad, et al.
Pubblicazione: (2024)

Parameter-Efficient Fine-Tuning for HAR: Integrating LoRA and QLoRA into Transformer Models
di: Seregina, Irina, et al.
Pubblicazione: (2025)

Wireless Federated Multi-Task LLM Fine-Tuning via Sparse-and-Orthogonal LoRA
di: Yang, Nuocheng, et al.
Pubblicazione: (2026)

LoRA Done RITE: Robust Invariant Transformation Equilibration for LoRA Optimization
di: Yen, Jui-Nan, et al.
Pubblicazione: (2024)

Improving LoRA with Variational Learning
di: Cong, Bai, et al.
Pubblicazione: (2025)

SCALE-LoRA: Auditing Post-Retrieval LoRA Composition with Residual Merging and View Reliability
di: Zhou, Shuaipeng, et al.
Pubblicazione: (2026)

LoRA Fine-tuning Efficiently Undoes Safety Training in Llama 2-Chat 70B
di: Lermen, Simon, et al.
Pubblicazione: (2023)

FiLoRA: Focus-and-Ignore LoRA for Controllable Feature Reliance
di: Chung, Hyunsuk, et al.
Pubblicazione: (2026)

FedRot-LoRA: Mitigating Rotational Misalignment in Federated LoRA
di: Zhang, Haoran, et al.
Pubblicazione: (2026)

Robust Federated Finetuning of LLMs via Alternating Optimization of LoRA
di: Chen, Shuangyi, et al.
Pubblicazione: (2025)

EMLoC: Emulator-based Memory-efficient Fine-tuning with LoRA Correction
di: Lin, Hsi-Che, et al.
Pubblicazione: (2025)

Conditional LoRA Parameter Generation
di: Jin, Xiaolong, et al.
Pubblicazione: (2024)

Convergence Analysis of Aggregation-Broadcast in LoRA-enabled Distributed Fine-Tuning
di: Chen, Xin, et al.
Pubblicazione: (2025)

WinFLoRA: Incentivizing Client-Adaptive Aggregation in Federated LoRA under Privacy Heterogeneity
di: Kou, Mengsha, et al.
Pubblicazione: (2026)

Semantic-guided LoRA Parameters Generation
di: Li, Miaoge, et al.
Pubblicazione: (2025)

LoRAFusion: Efficient LoRA Fine-Tuning for LLMs
di: Zhu, Zhanda, et al.
Pubblicazione: (2025)

Uncertainty quantification in fine-tuned LLMs using LoRA ensembles
di: Balabanov, Oleksandr, et al.
Pubblicazione: (2024)

DR-LoRA: Dynamic Rank LoRA for Fine-Tuning Mixture-of-Experts Models
di: Deng, Guanzhi, et al.
Pubblicazione: (2026)