联邦学习中的LoRA：FedLoRA

联邦学习中的LoRA（Low-Rank Adaptation of Large Language Models）是一种用于在联邦学习场景下对大型语言模型进行低秩适应和高效微调的方法。以下是其原理及示例说明：

原理

• 低秩矩阵分解：在联邦学习中，通常会涉及到对预训练的大型模型进行微调以适应特定的任务或客户端的数据特点。LoRA的核心思想是通过低秩矩阵分解来近似表示模型微调过程中的权重更新量。假设预训练模型的权重矩阵为$W$，在微调时引入两个低秩矩阵