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TOOL · CL_180661 · Aug 4 · 04:00

新的联邦学习方法解决LLM偏好异质性问题

研究人员开发了FedGD，一种用于大型语言模型个性化奖励建模的新型联邦学习方法。该方法通过学习一个单一的、可适应的奖励模型来解决用户偏好异质性的挑战，而不是为不同的用户组训练单独的模型。FedGD通过群组去偏的客户端采样，有效地抵消了偏好群体不平衡的负面影响，确保学习到的初始化对于有效的个性化保持适应性。