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Federated prompt tuning
Federated prompt tuning
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新的ShadowFPT攻击利用了联邦提示调优中冻结的主干网络
研究人员开发了一种名为ShadowFPT的新后门攻击，该攻击针对大型视觉语言模型中的联邦提示调优（FPT）。该攻击利用了模型的冻结主干网络，允许恶意客户端通过优化针对冻结编码器的“影子触发器”来注入后门行为。该触发器将触发的输入错误地引导至表示空间中的目标类别，而客户端的提示更新则保持隐蔽。ShadowFPT在保持干净准确率的同时显著提高了攻击成功率，表明仅关注提示更新异常的防御措施是不够的。
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新的FedSEPT方法增强了视觉语言模型联邦提示调优的隐私保护能力
研究人员推出了一种新颖的联邦提示调优方法FedSEPT，用于视觉语言模型，该方法增强了隐私保护并解决了数据异构问题。该方法利用子空间分解专家建模，创建具有共享低秩因子和私有残差的多个提示专家，将通信和隐私噪声限制在紧凑的因子空间内。此外，FedSEPT还采用了实例感知专家融合，用于自适应专家组合和使用缓存特征进行高效融合。在11个不同基准上的实验表明，在相同的隐私约束下，FedSEPT与现有方法相比，在本地适应性和全局泛化性之间取得了更优的平衡。