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摘要：本发明涉及信息安全技术领域，特别涉及一种针对终端资源受限的联邦大模型个性化训练方法。包括：参数服务器端：位于参数服务器端的大模型包含多个层级，且每个大模型的层级设有一个权重矩阵；本地终端：对应大模型中的每个权重矩阵，在本地终端的每个工作节点部署一个对应的LoRA模块，并在本地终端增设一个LocalLayer层；本地终端通过参数服务器端进行联邦大模型训练过程包括：S1.前向传播；S2.计算Loss；S3.反向传播。本发明利用参数服务器的计算、存储资源来帮助资源受限的多个终端实现对大模型的联邦训练。
主权项：1.一种针对终端资源受限的联邦大模型个性化训练方法，其特征在于，包括：参数服务器端：位于参数服务器端的大模型包含多个层级，且每个大模型的层级设有一个权重矩阵；本地终端：对应大模型中的每个权重矩阵，在本地终端的每个工作节点部署一个对应的LoRA模块，并在本地终端增设一个LocalLayer层；本地终端通过参数服务器端进行联邦大模型训练过程包括：S1.前向传播：输入数据x经本地终端的LocalLayer层传输给参数服务器端的大模型，中间数据沿大模型各层进行前向传播，并输出最终数据a；S2.计算Loss：通过大模型的输出数据a与本地标签y计算得到Loss；S3.反向传播：所得到的Loss经过多个LoRA模块进行反向梯度传播，对本地终端的LoRA模块进行迭代更新。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 喀什大学 一种针对终端资源受限的联邦大模型个性化训练方法
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