English(EN) FedVP: Federated Learning across Heterogeneous Models by Pooling Locally Trained Verifiers

FedVP 通过共享验证器实现跨异构 LLM 的联邦学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-11-11 05:00

研究人员推出了 FedVP，这是一种新颖的联邦学习方法，能够实现使用不同大型语言模型 (LLM) 的机构之间的协作。FedVP 不合并模型参数，而是允许客户端训练和汇集独立的“验证器”，这些验证器共同选择最佳答案。该方法保持 LLM 主干模型冻结，兼容不同的架构和大小，并在医学问答任务上展现出比传统联邦基线更好的性能。 AI

影响促成拥有不同 LLM 架构的机构之间的协作，可能通过共享验证来提高模型性能。

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arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yifan Li, Xi Chen · 2026-11-11 05:00

FedVP：通过汇聚本地训练的验证器实现异构模型间的联邦学习

arXiv:2611.13708v1 Announce Type: new Abstract: Conventional federated learning relies on the shared model backbone to aggregate client updates, limiting collaboration among institutions that deploy large language models (LLMs) from different families and at different scales. We …

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FedVP：通过汇聚本地训练的验证器实现异构模型间的联邦学习

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