TSFLora: Token-Compressed Split Fine-Tuning for Wireless Edge Networks
Fuente:
arXiv
Gespeichert in:
| Hauptverfasser: | Qiang, Xianke, Chang, Zheng, Wang, Li, Liang, Ying-Chang |
|---|---|
| Format: | Preprint |
| Veröffentlicht: |
2026
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
Ähnliche Einträge
AIGC-assisted Federated Learning for Edge Intelligence: Architecture Design, Research Challenges and Future Directions
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Semantic-aware Token Selection and Resource Optimization for Communication-efficient Split Federated Fine-tuning in Edge Intelligence
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Split Federated Learning Empowered Vehicular Edge Intelligence: Concept, Adaptive Design and Future Directions
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AIGC-assisted Federated Learning for Vehicular Edge Intelligence: Vehicle Selection, Resource Allocation and Model Augmentation
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Model Partition and Resource Allocation for Split Learning in Vehicular Edge Networks
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Energy-Efficient Split Learning for Fine-Tuning Large Language Models in Edge Networks
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Zuguang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
SplitFT: An Adaptive Federated Split Learning System For LLMs Fine-Tuning
von: Shan, Yimeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Shan, Yimeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Split Fine-Tuning for Large Language Models in Wireless Networks
von: Zhang, Songge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Songge, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Lightweight Federated Learning over Wireless Edge Networks
von: Hou, Xiangwang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Hou, Xiangwang, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Fine-tuning Multimodal Transformers on Edge: A Parallel Split Learning Approach
von: Fudala, Timo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Fudala, Timo, et al.
Veröffentlicht: (2025)
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)
SplitLoRA: A Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Zheng, 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)
EDGE-LLM: Enabling Efficient Large Language Model Adaptation on Edge Devices via Layerwise Unified Compression and Adaptive Layer Tuning and Voting
von: Yu, Zhongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Yu, Zhongzhi, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication-Efficient Federated Learning by Quantized Variance Reduction for Heterogeneous Wireless Edge Networks
von: Wang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Wang, Shuai, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MobiZO: Enabling Efficient LLM Fine-Tuning at the Edge via Inference Engines
von: Gao, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Gao, Lei, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Accelerating Wireless Distributed Learning via Hybrid Split and Federated Learning Optimization
von: Guo, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Guo, Kun, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Asynchronous Multi-Model Dynamic Federated Learning over Wireless Networks: Theory, Modeling, and Optimization
von: Chang, Zhan-Lun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Chang, Zhan-Lun, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Bayes-Split-Edge: Bayesian Optimization for Constrained Collaborative Inference in Wireless Edge Systems
von: Safaeipour, Fatemeh Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Safaeipour, Fatemeh Zahra, et al.
Veröffentlicht: (2025)
MatchNAS: Optimizing Edge AI in Sparse-Label Data Contexts via Automating Deep Neural Network Porting for Mobile Deployment
von: Huang, Hongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Huang, Hongtao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Split CNN Inference on Networked Microcontrollers
von: Lu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Lu, Junyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Stabilizing Decentralized Federated Fine-Tuning via Topology-Aware Alternating LoRA
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Wang, Xiaoyu, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Exploring Selective Layer Fine-Tuning in Federated Learning
von: Sun, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Sun, Yuchang, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Communication-Efficient Federated Fine-Tuning
von: Theologitis, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Theologitis, Michael, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Split Learning in 6G Edge Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2023)
Efficient Split Learning LSTM Models for FPGA-based Edge IoT Devices
von: Molina, Romina Soledad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Molina, Romina Soledad, et al.
Veröffentlicht: (2025)
FLoRA: Federated Fine-Tuning Large Language Models with Heterogeneous Low-Rank Adaptations
von: Wang, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Wang, Ziyao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
AdaptSFL: Adaptive Split Federated Learning in Resource-constrained Edge Networks
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
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)
Mitigating Catastrophic Forgetting with Adaptive Transformer Block Expansion in Federated Fine-Tuning
von: Huo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Huo, Yujia, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Priority-Aware Model-Distributed Inference at Edge Networks
von: Li, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Li, Teng, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Heterogeneity-Aware Cooperative Federated Edge Learning with Adaptive Computation and Communication Compression
von: Zhang, Zhenxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zhang, Zhenxiao, et al.
Veröffentlicht: (2024)
HSplitLoRA: A Heterogeneous Split Parameter-Efficient Fine-Tuning Framework for Large Language Models
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Lin, Zheng, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Communication-Computation Pipeline Parallel Split Learning over Wireless Edge Networks
von: Liu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Liu, Chenyu, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Non-Federated Multi-Task Split Learning for Heterogeneous Sources
von: Zheng, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Zheng, Yilin, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Robust Federated Learning against Model Perturbation in Edge Networks
von: Jin, Dongzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Jin, Dongzi, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Low-Latency Federated Fine-Tuning for Large Language Models Over Wireless Networks
von: Pang, Zhiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
von: Pang, Zhiwen, et al.
Veröffentlicht: (2026)
Towards Integrated Fine-tuning and Inference when Generative AI meets Edge Intelligence
von: Chen, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
von: Chen, Ning, et al.
Veröffentlicht: (2024)
Deadline-Aware Online Scheduling for LLM Fine-Tuning with Spot Market Predictions
von: Kong, Linggao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Kong, Linggao, et al.
Veröffentlicht: (2025)
CLLoRA: An Approach to Measure the Effects of the Context Length for LLM Fine-Tuning
von: Zhang, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
von: Zhang, Ping, et al.
Veröffentlicht: (2025)
Ähnliche Einträge
-
AIGC-assisted Federated Learning for Edge Intelligence: Architecture Design, Research Challenges and Future Directions
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Semantic-aware Token Selection and Resource Optimization for Communication-efficient Split Federated Fine-tuning in Edge Intelligence
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2026) -
Split Federated Learning Empowered Vehicular Edge Intelligence: Concept, Adaptive Design and Future Directions
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2024) -
AIGC-assisted Federated Learning for Vehicular Edge Intelligence: Vehicle Selection, Resource Allocation and Model Augmentation
von: Qiang, Xianke, et al.
Veröffentlicht: (2025) -
Model Partition and Resource Allocation for Split Learning in Vehicular Edge Networks
von: Yu, Lu, et al.
Veröffentlicht: (2024)