一种融合联邦学习和大模型特点的全新系统架构
以下是一种融合联邦学习和大模型特点的全新系统架构设计：
- 分层分布式架构
- 底层 - 数据采集与预处理层：由大量的边缘设备和终端节点组成，如智能手机、物联网传感器等。这些设备负责采集本地数据，并在本地进行初步的数据预处理，例如数据清洗、归一化等操作。同时，利用本地的计算资源进行简单的特征提取，减少后续传输的数据量。
- 中层 - 联邦学习与模型融合层：按照地理位置、数据特征或计算能力等因素，将底层设备划分为多个集群。每个集群内设置一个本地聚合节点。在联邦学习过程中，设备首先在本地基于大模型的架构进行局部模型训练，但只更新与本地数据相关的部分参数，例如特定领域的特征提取层或任务相关的子模块。然后，将这些局部模型更新上传到本地聚合节点。本地聚合节点采用加权平均或其他融合算法，将本集群内的模型更新进行聚合，生成集群级别的模型。不同集群的模型再上传到中央服务器进行进一步的全局聚合。中央服务器在聚合过程中，需要考虑不同集群数据的分布差异和模型的兼容性，采用自适应的
