5.3 联邦学习与模型微调（Federated Learning & Fine-tuning）

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5.3 联邦学习与模型微调（Federated Learning & Fine-tuning）第五章：未来趋势与前沿技术领域 5.3 联邦学习与模型微调 (Federated Learning & Fine-tuning) 在人工智能技术日新月异的今天，数据已成为驱动模型进步的核心燃料。然而，数据往往以分散且隐私敏感的方式存在于各个终端设备或机构之中。传统的中心化机器学习方法需要将所有数据汇集到中央服务器进行训练，这不仅面临巨大的隐私泄露风险，也可能受到数据传输带宽和存储能力的限制。为了应对这些挑战，联邦学习 (Federated Learning, FL) 应运而生，它作为一种新兴的分布式机器学习范式，允许在不共享原始数据的前提下，实现跨多个参与方协同训练模型。