5.3.2 联邦微调（Federated Fine-tuning）

文档摘要

5.3.2 联邦微调（Federated Fine-tuning） 5.3.2 联邦微调 (Federated Fine-tuning): 打破数据孤岛，释放个性化潜能在人工智能技术日新月异的今天，数据成为了驱动模型进步的核心燃料。然而，现实世界中，数据往往以孤岛形式分散在各个终端设备或机构中，例如用户的智能手机、医院的病例记录、银行的交易数据等。这些数据蕴含着巨大的价值，但由于隐私保护、数据安全以及合规性等问题，直接汇聚这些数据进行中心化训练变得日益困难。联邦学习 (Federated Learning, FL) 应运而生，它提供了一种在保护数据隐私的前提下，进行分布式模型训练的创新范式。