联邦学习中LLM分割的主流方法

在LLM联邦学习中，实现LLM分割的主流方法及原理如下：

子模块拆分法

• 原理：将大语言模型拆分为多个子模块，如编码器、解码器、注意力机制等，或者根据功能拆分为不同的任务处理模块。每个客户端负责训练对应的子模块，利用各自的私有数据进行训练，训练完成后将子模块的参数更新发送到中央服务器，中央服务器收集所有客户端的参数更新，进行聚合，然后分发回各个客户端，以便进行下一轮训练。
• 举例：在处理法律领域的文本数据时，将模型拆分为法律术语编码器、法律逻辑解码器和上下文理解模块。三个不同的法律机构，分别持有法律术语数据、法律案例数据和法律文档数据，法律机构A训练法律术语编码器，法律机构B训练法律逻辑解码器，法律机构C训练上下文理解模块。

多头拆分法

• 原理：对于采用Transformer架构并包含多个注意力头的大型语言模型，