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。