כתבה
arXiv cs.AI ·
FedCoT: תשתית פדרטיבית לשיפור תפיסה ב-LLM
FedCoT: Communication-Efficient Federated Reasoning Enhancement for Large Language Models
FedCoT משפרת את תפיסת LLM בסביבות פדרטיביות באמצעות רסאמפלינג של רשימת חשבון-מחשבון קל והצטלבות של LoRA של קליינטים.
תקציר מקורי באנגליתarXiv:2508.10020v2 Announce Type: replace-cross Abstract: Enhancing LLM reasoning in federated settings is nontrivial due to stringent computational, communication, and privacy constraints, especially in healthcare, where clinically consequential decisions require not only accuracy but also interpretable, auditable rationales to meet safety, accountability, and regulatory requirements. Conventional federated fine-tuning largely imitates final answers rather than cultivating step-by-step reasoning, often relying on privacy-sensitive centralized distillation and still incurring substantial communication overhead. We address this gap with \textbf{\ours{}}, a federated reasoning framework that combines lightweight chain-of-thought resampling with a compact discriminator for selection, and clie
קרא במקור המקורי
arxiv.org
פתח כתבה מקורית