大模型与边缘联邦学习在无线网络中的协同
摘要：基础模型（Foundation Models，简称FMs）是通用型人工智能模型，最近推动了多个全新生成式AI应用的发展。FMs的快速进步为下一代无线网络的愿景提供了重要的背景支持，在这些网络中，联邦学习（Federated Learning，简称FL）是分布式网络智能的关键使能技术。自然地，FMs有能力提升FL的性能，而FL也可以利用分散的数据和计算资源来辅助FMs的训练。特别是，我们讨论了
摘要：基础模型（Foundation Models，简称FMs）是通用型人工智能模型，最近推动了多个全新生成式AI应用的发展。FMs的快速进步为下一代无线网络的愿景提供了重要的背景支持，在这些网络中，联邦学习（Federated Learning，简称FL）是分布式网络智能的关键使能技术。目前，关于FMs与FL相互作用的研究仍处于初步阶段。自然地，FMs有能力提升FL的性能，而FL也可以利用分散的数据和计算资源来辅助FMs的训练。然而，FMs对计算资源、存储和通信开销的极高要求将对FL支持的无线网络带来关键挑战。本文探讨了FMs在无线网络中适用FL的程度，并概述了研究挑战和机遇。特别是，我们讨论了实现集成FMs和FL的未来智能网络的多种新范式，并整合了与这些范式相关的几个广泛的研究方向。
题目：The Role of Federated Learning in a Wireless World with Foundation Models
作者：Zihan Chen, Howard H. Yang, Y.C. Tay, Kai Fong Ernest Chong, Tony Q.S. Quek
论文PDF：https://arxiv.org/abs/2310.04003
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