Federated Learning driven Large Language Models for Swarm Intelligence: A Survey

本文调查了联邦学习在训练大型语言模型时的最新进展，特别关注了机器遗忘这一关键方面，以遵守诸如被遗忘权等隐私法规。在联邦大型语言模型的背景下，机器遗忘涉及从学习模型中系统而安全地删除个人数据贡献，而无需从头开始重新训练。我们探讨了各种策略，如扰动技术、模型分解和增量学习，强调它们对于维护模型性能和数据隐私的影响。此外，我们还研究了最近文献中的案例研究和实验结果，以评估这些方法在实际情况下的有效性和效率。我们的调查揭示了对于开发更加健壮和可扩展的联邦遗忘方法的日益关注，这表明了在人工智能伦理和分布式机器学习技术交叉领域的未来研究的重要性。

本论文旨在探讨联邦学习在大型语言模型训练中的应用，特别关注机器遗忘的问题，提出了一些解决方案。

论文提出了一些解决机器遗忘问题的策略，包括扰动技术、模型分解和增量学习等，旨在实现从已训练的模型中安全地删除个人数据贡献，而无需从头开始重新训练。

论文介绍了一些实验结果和案例研究，评估了这些方法在实际场景中的有效性和效率。此外，该领域对于开发更加稳健和可扩展的联邦遗忘方法表现出了越来越大的兴趣。

最近在这个领域中的相关研究包括《Federated Learning with Differential Privacy: Strategies for Improving Robustness》、《Federated Learning: Challenges, Methods, and Future Directions》等。