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吴恩达《使用私人数据进行大语言模型的联邦微调|Federated Fine-tuning of LLMs with Private Data》中英字幕(豆包翻译
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https://learn.deeplearning.ai/courses/intro-to-federated-learning-c2 在第二部分中,您将学习如何使用自己的数据以联邦方式训练强大的模型,这被称为联邦大语言模型微调: 理解使用私人数据安全训练大语言模型的重要性。 了解当前训练数据的局限性及联邦大语言模型微调如何帮助克服这些挑战。 构建一个使用私人医疗数据微调的大语言模型来回答复杂问题,您将看到使用私人数据时联邦方法的优势。 学习联邦大语言模型微调的工作原理,以及它如何通过参数高效微调(PEFT)简化对私人数据的访问、减少带宽,并通过差分隐私增加训练数据的隐私性。 理解大语言模型如何可能泄露训练数据,以及联邦大语言模型如何降低这一风险。
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