arXiv Artificial Intelligence· Qihan Huang, Lingxia Zhang, Guye Zhang, Zizhu Wang, Xiaowei Mao·· 2 小时前AI 评分31
PFedQFT：面向医疗大语言模型的个性化联邦量子启发微调框架
PFedQFT: Personalized Federated Quantum-Inspired Fine-Tuning for Medical Large Language Models
AI 导读
PFedQFT 提出一种量子启发的个性化联邦微调框架，用紧凑共享适配器降低医疗 LLM 的参数量与通信开销。该方法从紧凑反对称生成器构建可复用的正交归一适配基，各客户端保留轻量私有残差算子，其方向全局学习、系数本地保留。在 7 个公开医疗任务和多个 LLM 主干上，可训练参数与每轮适配器上传量大幅减少，多数任务预测性能具竞争力。
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