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Distributed Fine-Tuning

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  1. TOOL · CL_154520 ·

    新的AE-PSL方法增强了边缘设备上基础模型的微调

    研究人员开发了一种名为自编码器压缩并行拆分学习（AE-PSL）的新方法，以改进资源受限设备上大型基础模型的分布式微调。该方法使用轻量级自编码器压缩中间数据，解决了现有拆分学习技术中常见的通信开销和特征分布不一致问题。AE-PSL包含一个两阶段对齐机制，以确保在微调前与预训练模型兼容。