Расшифровка синергии федеративных программ LLM: преимущества, проблемы и дальнейший путь в эпоху, основанную на данных Идеализированные теории обучения, применяемые к реальному миру, неизменно сталкиваются с множеством проблем: от развертывания моделей до сжатия моделей, а также от доступности данных до проблем конфиденциальности данных. Учитывая нехватку общедоступных данных и проблемы конфиденциальности данных частного домена, федеративное обучение как распределенная среда машинного..

Тестирование различных моделей с федеративным обучением на наборе данных MNIST FELT Labs — это инструмент для анализа децентрализованных данных. Вы можете использовать его для обучения моделей машинного обучения на нескольких децентрализованных наборах данных и объединения результатов — федеративное обучение. В этой статье мы попытаемся ответить на простой вопрос: Это действительно работает? Мы будем использовать модели, поддерживаемые FELT, для оценки и сравнения федеративного..