A Step Toward Federated Pretraining of Multimodal Large Language Models
Fuente:
arXiv
Salvato in:
| Autori principali: | Xiong, Baochen, Xu, Yifan, Yang, Xiaoshan, Song, Yaguang, Wang, Yaowei, Xu, Changsheng |
|---|---|
| Natura: | Preprint |
| Pubblicazione: |
2026
|
| Soggetti: | |
| Accesso online: | |
| Tags: |
Aggiungi Tag
Nessun Tag, puoi essere il primo ad aggiungerne!!
|
Documenti analoghi
Pilot: Building the Federated Multimodal Instruction Tuning Framework
di: Xiong, Baochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xiong, Baochen, et al.
Pubblicazione: (2025)
Harmony: A Unified Framework for Modality Incremental Learning
di: Song, Yaguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Song, Yaguang, et al.
Pubblicazione: (2025)
PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging
di: Shao, Zibo, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Shao, Zibo, et al.
Pubblicazione: (2026)
FedNano: Toward Lightweight Federated Tuning for Pretrained Multimodal Large Language Models
di: Zhang, Yao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhang, Yao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Libra: Building Decoupled Vision System on Large Language Models
di: Xu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)
Spectral Probe-Circuits: A Three-Step Recipe for Identifying Attention-Head Circuits in Pretrained Transformers
di: Xu, Yongzhong
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Yongzhong
Pubblicazione: (2026)
Scaffold-Conditioned Preference Triplets for Controllable Molecular Optimization with Large Language Models
di: Xiong, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xiong, Yi, et al.
Pubblicazione: (2026)
Does Unification Come at a Cost? Uni-SafeBench: A Safety Benchmark for Unified Multimodal Large Models
di: Peng, Zixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Peng, Zixiang, et al.
Pubblicazione: (2026)
Efficient Table Retrieval and Understanding with Multimodal Large Language Models
di: Xu, Zhuoyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Xu, Zhuoyan, et al.
Pubblicazione: (2026)
LBLLM: Lightweight Binarization of Large Language Models via Three-Stage Distillation
di: Song, Siqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Song, Siqing, et al.
Pubblicazione: (2026)
Routing-Based Continual Learning for Multimodal Large Language Models
di: Mohta, Jay, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Mohta, Jay, et al.
Pubblicazione: (2025)
Pretraining Large Language Models with NVFP4
di: NVIDIA, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: NVIDIA, et al.
Pubblicazione: (2025)
MLLM-LLaVA-FL: Multimodal Large Language Model Assisted Federated Learning
di: Zhang, Jianyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Zhang, Jianyi, et al.
Pubblicazione: (2024)
Dynamic Loss-Based Sample Reweighting for Improved Large Language Model Pretraining
di: Sow, Daouda, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Sow, Daouda, et al.
Pubblicazione: (2025)
MHARFedLLM: Multimodal Human Activity Recognition Using Federated Large Language Model
di: Bandyopadhyay, Asmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Bandyopadhyay, Asmit, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unlock the Potential of Large Language Models for Predictive Tabular Tasks in Data Science with Table-Specific Pretraining
di: Yang, Yazheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yang, Yazheng, et al.
Pubblicazione: (2024)
Benchmarking Multimodal Knowledge Conflict for Large Multimodal Models
di: Jia, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Jia, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Reasoning-Preserving Unlearning in Multimodal Large Language Models
di: Li, Hongji, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Hongji, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Understanding Multi-Round Large Language Model Reasoning: Approximability, Learnability and Generalizability
di: Xu, Chenhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Xu, Chenhui, et al.
Pubblicazione: (2025)
Exploring Federated Pruning for Large Language Models
di: Guo, Pengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Guo, Pengxin, et al.
Pubblicazione: (2025)
Discrete Diffusion in Large Language and Multimodal Models: A Survey
di: Yu, Runpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yu, Runpeng, et al.
Pubblicazione: (2025)
Towards Auto-Modeling of Formal Verification for NextG Protocols: A Multimodal cross- and self-attention Large Language Model Approach
di: Yang, Jingda, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Yang, Jingda, et al.
Pubblicazione: (2023)
Towards Trustable Language Models: Investigating Information Quality of Large Language Models
di: Rejeleene, Rick, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Rejeleene, Rick, et al.
Pubblicazione: (2024)
FHBench: Towards Efficient and Personalized Federated Learning for Multimodal Healthcare
di: Wang, Penghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Penghao, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revealing Multimodal Causality with Large Language Models
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Li, Jin, et al.
Pubblicazione: (2025)
MuRating: A High Quality Data Selecting Approach to Multilingual Large Language Model Pretraining
di: Chen, Zhixun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Zhixun, et al.
Pubblicazione: (2025)
Safe: Enhancing Mathematical Reasoning in Large Language Models via Retrospective Step-aware Formal Verification
di: Liu, Chengwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Liu, Chengwu, et al.
Pubblicazione: (2025)
Watch Every Step! LLM Agent Learning via Iterative Step-Level Process Refinement
di: Xiong, Weimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Xiong, Weimin, et al.
Pubblicazione: (2024)
FLAME: Towards Federated Fine-Tuning Large Language Models Through Adaptive SMoE
di: Le, Khiem, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Le, Khiem, et al.
Pubblicazione: (2025)
From Token to Rhythm: A Multi-Scale Approach for ECG-Language Pretraining
di: Wang, Fuying, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Wang, Fuying, et al.
Pubblicazione: (2025)
Multimodal Federated Learning: A Survey through the Lens of Different FL Paradigms
di: Peng, Yuanzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Peng, Yuanzhe, et al.
Pubblicazione: (2025)
CodeFuse-13B: A Pretrained Multi-lingual Code Large Language Model
di: Di, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
di: Di, Peng, et al.
Pubblicazione: (2023)
Data-centric Federated Graph Learning with Large Language Models
di: Yan, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Yan, Bo, et al.
Pubblicazione: (2025)
DeeR-VLA: Dynamic Inference of Multimodal Large Language Models for Efficient Robot Execution
di: Yue, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Yue, Yang, et al.
Pubblicazione: (2024)
PTQ1.61: Push the Real Limit of Extremely Low-Bit Post-Training Quantization Methods for Large Language Models
di: Zhao, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zhao, Jiaqi, et al.
Pubblicazione: (2025)
Unifying Perplexing Behaviors in Modified BP Attributions through Alignment Perspective
di: Zheng, Guanhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Zheng, Guanhua, et al.
Pubblicazione: (2025)
Revisiting Essential and Nonessential Settings of Evidential Deep Learning
di: Chen, Mengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
di: Chen, Mengyuan, et al.
Pubblicazione: (2024)
BEAR: Towards Beam-Search-Aware Optimization for Recommendation with Large Language Models
di: Yang, Weiqin, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yang, Weiqin, et al.
Pubblicazione: (2026)
Large Language Models are Few-shot Multivariate Time Series Classifiers
di: Chen, Yakun, et al.
Pubblicazione: (2025)
di: Chen, Yakun, et al.
Pubblicazione: (2025)
PRIME: Prototype-Driven Multimodal Pretraining for Cancer Prognosis with Missing Modalities
di: Yu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
di: Yu, Kai, et al.
Pubblicazione: (2026)
Documenti analoghi
-
Pilot: Building the Federated Multimodal Instruction Tuning Framework
di: Xiong, Baochen, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Harmony: A Unified Framework for Modality Incremental Learning
di: Song, Yaguang, et al.
Pubblicazione: (2025) -
PivotMerge: Bridging Heterogeneous Multimodal Pre-training via Post-Alignment Model Merging
di: Shao, Zibo, et al.
Pubblicazione: (2026) -
FedNano: Toward Lightweight Federated Tuning for Pretrained Multimodal Large Language Models
di: Zhang, Yao, et al.
Pubblicazione: (2025) -
Libra: Building Decoupled Vision System on Large Language Models
di: Xu, Yifan, et al.
Pubblicazione: (2024)