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机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 在这篇文章中，作者通过 4 篇论文详细介绍了联邦学习中的联邦迁移学习问题，并探讨了向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。...本文关注联邦迁移学习方法，在介绍联邦学习和迁移学习相关知识的基础上，重点探讨向经典联邦学习中引入迁移学习的目的和意义。此外，本文还将梳理目前主流的联邦迁移学习方法，并重点介绍其中的 4 篇文章。...本文提出了联邦转移学习（FTL）来解决现有联邦学习方法的局限性，利用迁移学习为联邦学习框架下的样本和特征空间提供解决方案。...这个数据库规模非常大，包含了跨不同域的信息丰富的视觉线索，为无监督的联邦域自适应提供了一个良好的实验平台。 在 DomainNet 上的实验结果如表 3 所示。...但是，对于多参与方、小样本数据、数据分布差异大、已标记样本缺乏等大量存在的实际应用场景来说，联邦迁移学习有着非常好的应用价值。
在近日GDG举办的“AI 隐私保护：探索跨域数据的安全流动”活动中，VMware中国研发云原生实验室资深研究员、联邦学习开源项目 FATE/KubeFATE代码维护者彭麟，分享了云原生联邦学习平台的题目...回放链接请戳 《联邦学习与云原生联邦学习平台》彭麟 人工智能的三大要素分别是算法、算力和数据，但数据的现状并不理想，存在数据孤岛、数据分布不均的问题。...为了解决数据方面的问题，有三种常见的解决方案：生成式对抗网络、迁移学习和联邦学习，此处重点讲解联邦学习。 联邦学习和传统的机器学习相比，传统的机器学习是模型不动、数据动；而联邦学习是数据不动、模型动。...联邦学习又可细分横向联邦学习与纵向联邦学习，分别用于应对两种不同的数据孤岛情况。 数据孤岛情况 1: 样例分散在不同的组织，单个组织样例不足以支持优质训练，适用使用横向联邦学习。...KubeFATE 是一个云原生联邦学习平台，具有可插拔、可扩展的特点。FATE-Operator 是 Kubeflow 官方子项目，是 Kubeflow 联邦学习方案。
谷歌于2017年提出联邦学习的训练方法，发表了相关博客链接[1]，从[1]这篇文章的标题《Federated Learning: Collaborative Machine Learning without...Centralized Training Data》可以看出来谷歌对于联邦学习的基本定义是，无需通过中心化的数据，即可训练一个机器学习模型。...谷歌提出的联邦学习思想中，可以参考另一个介绍文章[2]，给出的例子是toC的训练，例子中数据保存在个人移动设备中（手机），不需要数据上传，大体的思路是： ?...谷歌提出的toC应用中，每个训练终端相当于有且只有一个用户（因为是手机嘛），但是用户特征高度重叠（例如都是搜索引擎点击记录），这种情况下被[4]称为横向联邦学习。...这种情况下被文献[4]称为纵向联邦学习。
政府部门“数据孤岛”、数据运营商“数据孤岛”、企业“数据孤岛”示意图 （虚线表示无法流通，彼此独立） 从国内的现状来看，数据主要掌握在政府部门、数据运营商、企业三大“数据孤岛”中。...纵向联邦学习训练示意图 联邦学习有如下几点优势： 1. 数据隔离，数据不会泄露到外部，满足用户隐私保护和数据安全的需求； 2....并且越来越多的人关注到联邦学习这个新兴技术，希望系统地掌握联邦学习的原理，并在产业应用中解决具体问题。 《联邦学习技术与实战》正是在这样的背景下撰写和出版的。...领导团队研发联邦学习技术和产品、模型管理体系、监控体系等。 王虎则负责联邦组网过程中的算法研究和模型优化，在联邦学习产品化、探索实践的过程中积累了大量经验。...本书介绍了联邦学习技术的原理和实战经验，主要内容包括隐私保护、机器学习等基础知识，联邦求交、联邦特征工程算法，三种常见的联邦形式，以及工程架构、产业案例、数据资产定价等。
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PowerFL是腾讯TEG自研的联邦学习平台，已经在金融云、广告联合建模等业务场景中开始落地，并取得了初步效果。...计算框架：在计算和数据资源之上，PowerFL实现了一套针对联邦学习算法的计算框架，与传统的机器学习框架相比，这套框架重点解决了联邦学习算法和应用在实践过程中最常见的几个难点：1）安全加密：PowerFL...实现了各种常见的同态加密、对称和非对称加密算法（包括Paillier、RSA非对称加密等算法）；2）分布式计算：基于Spark on Angel的高性能分布式机器学习框架，通过PowerFL可以轻松实现各种高效的分布式联邦学习算法...产品交互：从终端用户的角度，PowerFL作为联邦学习的应用产品，既支持以REST API的形式调起联邦任务，也支持各模型参与方在联合工作区上协同工作，以拖拽算法组件的方式来构建和配置联邦任务流，并进行用户...希望本文能帮助大家快速上手联邦学习，深入了解这一新的基于隐私保护的机器学习建模机制，并将其应用于电子商务、金融、医疗、教育、城市计算等更多的领域。 ? 扫码关注 | 即刻了解腾讯大数据技术动态
具体的，我们关注联邦学习是否可以用来训练大语言模型？...由此，引发出我们这篇文章讨论的方法：FL+LLM，即引入联邦学习来训练大语言模型，从而为企业商业用户提供众多优势，在模型规模和性能、隐私、效率、云计算成本和劳动力成本方面大大增强企业使用大型模型的能力。...此外，在各个客户端数据特征对齐的前提下，联邦学习的全局模型能够获得与数据集中式存储相同的建模效果。 以下是四个非常重要的联邦学习算法： 1....2、联邦学习结构来训练大语言模型的难点 近年来，LLM 和 FL 的研究都取得了一定的进展。但是，在目前的技术和资源条件下，直接 FL+LLM 还面临一系列的问题。...2.3 训练算法方面 已有的联邦学习训练算法对于 LLM 来说是低效的。如上所述，联邦学习的工作过程是：“各个客户端根据本地数据训练本地模型。
在2019年大火的联邦学习，最新的研究进展怎么样了？ 文 | 蒋宝尚 编 | 贾 伟 联邦学习无疑是近期 AI 界最火爆的技术范式之一，在过去的2019年，涌现了大量联邦学习相关研究。...基于这两种变体，这篇论文给联邦学习下了一个更加广泛的定义： 联邦学习是多个实体（客户端）协作解决机器学习问题的机器学习设置，它在一个中央服务器或服务提供商的协调下进行。...值得注意的是，这个定义完全将联邦学习与完全去中心化的学习技术做了区分。 跨设备联邦学习设置：上图展示了联邦学习训练的生命周期，以及联邦学习系统中的多个参与者。...Cross-Silo 联邦学习：与跨设备联合学习的特征相反，Cross-Silo 联邦学习在总体设计的某些方面非常灵活。...联邦学习为公平性研究提供了几个思考，其中一些扩展了非联邦环境中先前的研究方向，另一些则是联邦学习独有的。
，首先通过联邦学习原始论文解读来大概了解了什么是联邦学习。...从数据划分方面来讲，联邦学习可以分为横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。 2. 联邦学习中常见的隐私保护机制有：模型聚合、同态加密和差分隐私。 3....最后，总结了现有联邦学习的特点，并分析了当前联邦学习的实际应用。 1....表1给出了这些类别的优点和应用： 3.1 数据划分 根据数据的样本空间和特征空间的不同分布模式，联邦学习可以分为三大类：横向联邦学习、纵向联邦学习和联邦迁移学习。...本文介绍了联邦学习的基本定义、相关技术和具体分类，然后讨论了联邦学习的实际应用场景，梳理了联邦学习目前面临的挑战和未来的研究方向。
哈尔滨工程大学 区块链讨论课 2018065124 杨儒浓 1.什么是联邦学习 也许很多人从未听说过联邦学习是联邦学习？甚至从词义本身也无法得知是何种领域的技术。...这样的共同建模需要满足以下三大前提： 1.双方均获得数据保护 2.共同提升模型效果 3.模型无损失 3.联邦学习分类 联邦学习依据分类方式划分有三种方式，分别为横向联邦学习（特征对齐的联邦学习），纵向联邦学习...（样本对齐的联邦学习），联邦迁移学习（找到源领域和目标领域之间的相似性）。...鉴于目前的联邦迁移学习理论还不够成熟。下文中，我将当今最常用的纵向联邦学习来解释联邦学习在生活的应用。...4.横向和纵向联邦学习 4.1 横向联邦学习 横向联邦学习的特征便是横向划分，也就是联合多个参与者的具有相同特征的多行样本进行联邦学习，即各个参与者的训练数据是横向划分的。
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