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フェデレーテッド学習における言語モデルのファインチューニング
効率的な言語モデルのファインチューニングのためのFeDeRA: 重み分解を活用したフェデレーテッド学習
フェデレーテッド学習の文脈で、重み分解を活用することで、パラメータ効率の高いファインチューニング手法であるFeDeRAを提案し、従来手法と比較して高い性能と効率性を実現する。
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