Menguraikan Sinergi LLM Federasi: Keuntungan, Tantangan, dan Jalan ke Depan di Era Berbasis Data Teori pembelajaran yang ideal, ketika diterapkan di dunia nyata, selalu menghadapi berbagai tantangan, mulai dari penerapan model hingga kompresi model, dan dari aksesibilitas data hingga masalah privasi data. Mengingat kelangkaan data domain publik dan masalah privasi data domain pribadi, Federated Learning, sebagai kerangka pembelajaran mesin terdistribusi, telah mendapatkan perhatian..

Menguji model yang berbeda dengan pembelajaran gabungan pada kumpulan data MNIST FELT Labs adalah alat untuk ilmu data pada data terdesentralisasi. Anda dapat menggunakannya untuk melatih model pembelajaran mesin pada beberapa kumpulan data terdesentralisasi dan menggabungkan hasilnya — pembelajaran gabungan. Artikel ini akan mencoba menjawab pertanyaan sederhana, “Apakah ini benar-benar berhasil?” Kami akan menggunakan model yang didukung oleh FELT untuk mengevaluasi dan..