연합 학습 환경에서 언어 모델을 효율적으로 미세 조정하기 위해 가중치 분해 기반의 FeDeRA 방법을 제안한다. FeDeRA는 기존 LoRA 방법의 성능 저하 문제를 해결하여 비 IID 데이터 환경에서도 우수한 성능을 달성한다.
