English(EN) ParaBlock: Communication-Computation Parallel Block Coordinate Federated Learning for Large Language Models

ParaBlock 方法增强了大型语言模型的联邦学习

作者 PulseAugur 编辑部 · [1 个来源] · 2026-06-03 04:00

研究人员推出了一种名为 ParaBlock 的新方法，旨在提高大型语言模型联邦学习的效率。该方法解决了当客户端仅训练大型模型的一部分时出现的通信延迟问题。ParaBlock 通过为通信和计算创建并行线程来实现这一点，理论上在保持收敛率的同时显著提高了通信效率。在指令遵循和数学推理的 LLM 微调上的实证测试证明了其有效性。 AI

影响引入了一种通过联邦学习提高 LLM 训练效率的方法，可能支持更分布式和注重隐私的模型开发。

排序理由这是一篇详细介绍 LLM 训练新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

arXiv cs.LG TIER_1 English(EN) · Yujia Wang, Yuanpu Cao, Jinghui Chen · 2026-06-03 04:00

ParaBlock: Communication-Computation Parallel Block Coordinate Federated Learning for Large Language Models

arXiv:2511.19959v2 Announce Type: replace Abstract: Federated learning (FL) has been extensively studied as a privacy-preserving training paradigm. Recently, federated block coordinate descent scheme has become a popular option in training large-scale models, as it allows clients…

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ParaBlock: Communication-Computation Parallel Block Coordinate Federated Learning for Large Language Models

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