連邦学習における低ランク、タスク固有のアダプタクラスタリングによる強化ファインチューニング

大規模な事前学習モデルをタスク固有のアダプタを用いて効率的にファインチューニングし、通信コストを削減しつつ各タスクの適応性を高める。