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Labour Party of Belgium
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FLoKD框架支持通信成本降低的联邦大语言模型训练
研究人员开发了FLoKD，一个用于无线网络上大语言模型（LLMs）联邦学习的新框架。该方法通过传输低秩适配器（LoRA）的中间激活值而非完整参数或token级logits，利用自适应知识蒸馏，显著降低了通信开销。FLoKD通过选择性地传输信息量大的Transformer块并采用数据集选择策略来丢弃不相关样本，进一步优化了这一点。实验表明，FLoKD在通信成本降低50-65%的同时，实现了具有竞争力的准确率。
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新的句法分析方法移除歧义动作，减少动作集
研究人员开发了一种新颖的非二元自底向上成分句法分析方法，无需显式的歧义动作。该新方法将成分标签的引入与规约跨度分开，从解析器的状态而非特定的动作标签中推导歧义。在PTB和CTB数据集上的实验表明，这种分隔符引导的解析器在利用显著更小的动作集的同时，实现了与现有歧义特定基线相当的性能。