کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
The rapid development of Large Language Models (LLMs) has been pivotal in advancing AI, with pre-trained LLMs being adaptable to diverse downstream tasks through fine-tuning. Federated learning (FL) further enhances fine-tuning in a privacy-aware manner by utilizing clients' local data through in-situ computation, eliminating the need for data movement. However, fine-tuning LLMs, given their massive scale of parameters, poses challenges for clients with constrained and heterogeneous resources in FL. Previous methods employed low-rank adaptation (LoRA) for efficient federated fine-tuning but utilized traditional FL aggregation strategies on LoRA adapters. These approaches led to mathematically inaccurate aggregation noise, reducing fine-tuning effectiveness and failing to address heterogeneous LoRAs. In this work, we first highlight the mathematical incorrectness of LoRA aggregation in existing federated fine-tuning methods. We introduce a new approach called FLORA that enables federated fine-tuning on heterogeneous LoRA adapters across clients through a novel stacking-based aggregation method. Our approach is noise-free and seamlessly supports heterogeneous LoRA adapters. Extensive experiments demonstrate FLORA' s superior performance in both homogeneous and heterogeneous settings, surpassing state-of-the-art methods. We envision this work as a milestone for efficient, privacy-preserving, and accurate federated fine-tuning of LLMs. Our code is available at https://github.com/ATP-1010/FederatedLLM.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
توسعه سریع مدل های بزرگ زبان (LLMS) در پیشبرد هوش مصنوعی بسیار مهم بوده است ، به طوری که LLM های از قبل آموزش دیده از طریق تنظیم دقیق با کارهای پایین دست متنوع سازگار هستند.یادگیری فدرال (FL) با استفاده از داده های محلی مشتری از طریق محاسبه درجا ، و از بین بردن نیاز به حرکت داده ، تنظیم دقیق را به صورت آگاه از حریم خصوصی تقویت می کند.با این حال ، LLM های تنظیم دقیق ، با توجه به مقیاس گسترده آنها از پارامترها ، چالش هایی را برای مشتریان با منابع محدود و ناهمگن در FL ایجاد می کند.روشهای قبلی از سازگاری با درجه پایین (LORA) برای تنظیم دقیق فدرال استفاده می کردند اما از استراتژی های جمع آوری FL سنتی در آداپتورهای لورا استفاده می کردند.این رویکردها منجر به سر و صدای تجمیع ریاضی نادرست ، کاهش اثربخشی تنظیم دقیق و عدم رسیدگی به لورهای ناهمگن شد.در این کار ، ما ابتدا نادرست ریاضی تجمع لورا را در روشهای تنظیم دقیق فدرال موجود برجسته می کنیم.ما یک رویکرد جدید به نام فلور را معرفی می کنیم که امکان تنظیم دقیق فدرال در آداپتورهای ناهمگن لورا را در بین مشتری ها از طریق یک روش جمع آوری مبتنی بر انباشته فراهم می کند.رویکرد ما بدون سر و صدا است و یکپارچه از آداپتورهای ناهمگن لورا پشتیبانی می کند.آزمایش های گسترده عملکرد برتر فلور را در هر دو تنظیم همگن و ناهمگن نشان می دهد و از روشهای پیشرفته ای فراتر می رود.ما این کار را به عنوان نقطه عطف برای تنظیم دقیق فدرال و دقیق تنظیم دقیق LLM ها تصور می کنیم.کد ما در https://github.com/atp-1010/federatedllm در دسترس است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
