大規模言語モデルと小規模言語モデルのための、パラメータ効率の高い連合コチューニングフレームワーク、FedCoLLM

FedCoLLMは、大規模言語モデル（LLM）と小規模言語モデル（SLM）の両方を、データプライバシーを維持しながら効率的にコチューニングするための新しい連合学習フレームワークであり、LLMの知識をSLMに転移し、SLMのドメイン知識をLLMに還元することで、双方のパフォーマンスを向上させる。