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聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私計(jì)算開源平臺(tái) 大模型FATE-LLM
聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私計(jì)算開源平臺(tái) 大模型FATE-LLM

聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私計(jì)算開源平臺(tái)FATE (Federated AI Technology Enabler)正式發(fā)布聯(lián)邦大模型FATE-LLM功能模塊。通過將聯(lián)邦學(xué)習(xí)和大模型結(jié)合,F(xiàn)ATE-LLM在各參與方的敏感數(shù)據(jù)不出本地域的前提下,根據(jù)各方實(shí)際數(shù)據(jù)量進(jìn)行算力投入,聯(lián)合進(jìn)行大模型訓(xùn)練。基于此技術(shù)方案,多個(gè)機(jī)構(gòu)可以通過FATE內(nèi)置的預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行橫向聯(lián)邦,利用各自隱私數(shù)據(jù)進(jìn)行聯(lián)邦大模型微調(diào),從而提升自身大模型應(yīng)用的效果。

 近期發(fā)布的FATE-LLM為聯(lián)邦大模型初步版本,未來FATE開源社區(qū)還將針對(duì)聯(lián)邦大模型的算法、效率、安全等方面進(jìn)行持續(xù)優(yōu)化,并持續(xù)推出后續(xù)版本,提升聯(lián)邦大模型的安全性、易用性和通用性。

  在技術(shù)創(chuàng)新層面,聯(lián)邦大模型將有機(jī)會(huì)充分利用分散在各個(gè)組織的算力和數(shù)據(jù),融合聯(lián)邦學(xué)習(xí)和AIGC相關(guān)技術(shù),實(shí)現(xiàn)異構(gòu)數(shù)據(jù)分布式安全訓(xùn)練。這將為自然語言處理,語音識(shí)別,機(jī)器視覺等AI領(lǐng)域帶來全新的技術(shù)范式。

  在行業(yè)應(yīng)用方面,聯(lián)邦大模型未來將有機(jī)會(huì)重塑金融、零售、工業(yè)等多行業(yè)的數(shù)字化形態(tài)。相關(guān)應(yīng)用場(chǎng)景包括在金融領(lǐng)域的智能客服、內(nèi)容風(fēng)控、金融資訊情感分析、文本意圖識(shí)別、營(yíng)銷場(chǎng)景智能創(chuàng)意生成和優(yōu)化等。即使機(jī)構(gòu)自身擁有的數(shù)據(jù)量和算力可能不足,仍能發(fā)揮聯(lián)邦大模型的優(yōu)勢(shì),安全合規(guī)地提升客服、營(yíng)銷、風(fēng)控的效果。


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