本文全面 survey 了联邦提示学习（FPL），这是一种去中心化训练大型语言模型（LLMs）的方法。FPL 通过在不共享原始数据的情况下进行协作模型训练，解决了高计算成本、数据中心化和隐私担忧等挑战。该 survey 考察了 FPL 的动机、特点和技术，并将其与传统的联邦学习和全模型微调进行了比较。它还分析了性能、效率和可扩展性方面的权衡，同时强调了持续的安全、隐私和鲁棒性问题以及未来的研究方向。 AI
影响 提供了一个关于 LLM 训练的隐私保护方法的结构化概述，指导了去中心化 AI 的未来研究。
排序理由 该项目是一篇关于特定机器学习技术的 survey 论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]
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