人工标注的标签，比如在图像分类中：一张猫的照片 → 标签是 “cat”一张狗的照片 → 标签是 “dog”

研究背景：大语言模型（LLM）驱动的多智能体系统（MAS）在复杂问题求解中非常有效，但在敏感领域应用时面临隐私保护的挑战。提出的新概念：作者提出了 联邦多智能体系统（Federated MAS） 的概念，并指出它与传统联邦学习（FL）的根本区别。核心挑战：在开发 Federated MAS 时，需要解决的几个关键问题：不同智能体之间的隐私协议不一致；多方对话的结构差异；动态变化的对话网络结构。解决

研究背景：大语言模型（LLM）驱动的多智能体系统（MAS）在复杂问题求解中非常有效，但在敏感领域应用时面临隐私保护的挑战。提出的新概念：作者提出了 联邦多智能体系统（Federated MAS） 的概念，并指出它与传统联邦学习（FL）的根本区别。核心挑战：在开发 Federated MAS 时，需要解决的几个关键问题：不同智能体之间的隐私协议不一致；多方对话的结构差异；动态变化的对话网络结构。解决

框架介绍PPC-GPT 是一个隐私保护的联邦学习框架，用于将大型语言模型（LLM）压缩成任务特定的小型模型（SLM）。压缩过程结合了剪枝（pruning）和链式推理蒸馏（COT distillation）。DP扰动数据（DP Perturbed Data）：对客户端数据进行差分隐私保护。合成数据生成（Synthetic Data Generation）：生成可用于训练的小规模数据。逐层结构化剪枝（

框架介绍PPC-GPT 是一个隐私保护的联邦学习框架，用于将大型语言模型（LLM）压缩成任务特定的小型模型（SLM）。压缩过程结合了剪枝（pruning）和链式推理蒸馏（COT distillation）。DP扰动数据（DP Perturbed Data）：对客户端数据进行差分隐私保护。合成数据生成（Synthetic Data Generation）：生成可用于训练的小规模数据。逐层结构化剪枝（

摘录本地数据中掌握工具所需的关键信息。所有客户端的知识摘要汇总形成。

摘录本地数据中掌握工具所需的关键信息。所有客户端的知识摘要汇总形成。

GPT-FL 是一个。使用大模型生成；先在服务器端用这些合成数据训练一个下游模型；再在联邦学习流程中，用客户端的私有数据对下游模型进行微调。：GPT-FL 在上都超过了现有 SOTA 方法。合成数据生成的下游模型能；这样加快了收敛速度 → 带来显著的准确率提升。：无论目标数据是，GPT-FL 都有明显提升。

微调在本质上就是学习这些“改动量”，而不是从头学习所有参数，这样既能保证原来的已学到的能力还在，也能学一些新知识在新任务上表现更好一点。但如果，在微调的时候，忘记了原来的能力，反而只在新任务上表现良好，这就是“灾难性遗忘”，这个在迁移学习领域中，是一个重点难题。

1.客户端设置（Private clients setup）总共有N 个用户设备（客户端），每个客户端 i 拥有一个语言数据集 Di​，里面包含若干语言样本。训练客户端 Ctrain：数据可以用于训练模型或生成合成数据。测试客户端 Ctest​：数据完全不可见，仅用于最终评估模型性能。假设每个客户端数据集 Di 都是从某个分布 D^ 独立抽取的。2.模型类型划分on-device models（设