FedPEAT: Convergence of 6G Enabled Federated Learning, Parameter-Efficient Fine Tuning, and Emulator Assisted Tuning for AI Foundation Models

Emulator-Assisted Tuning (EAT)과 Parameter-Efficient Fine-Tuning (PEFT)을 결합하여 Federated Parameter-Efficient Emulator-Assisted Tuning (FedPEAT)을 소개하고, 새로운 접근 방식을 통해 모델 개인 정보 보호와 메모리 효율적인 하류 페더레이티드 파인튜닝을 향상시킴.