传统联邦 VS 联邦+大模型

1.规模不同

        传统FL：多用于小模型或中等模型；模型参数量较小。

         FL+LLMs：指的是把大规模预训练模型（LLM、ViT、Diffusion 等） 引入到联邦学习框架中。参数量动辄 亿级甚至千亿级，远超边缘设备的单机算力和存储能力。

2.通信与参数同步

        传统FL：用 FedAvg 等方式聚合权重，客户端每轮上传完整模型参数或梯度。

        FL+LLMs：直接上传全量参数，带宽和延迟成本极高；须采用 参数高效传输方法（只上传 LoRA 参数/梯度压缩/稀疏更新），只同步小部分可训练参数，降低通信成本。

3.算力与资源分布

        传统FL：客户端通常是 手机、IoT 设备、边缘设备，算力有限，可完成小模型训练

        FL+LLMs：客户端往往需要 服务器级 GPU/TPU 或 云边协同，更像是 跨机构/跨数据中心 的联合

4.训练目标

        传统FL：目标通常是 分类/回归/检测任务，模型直接在联邦框架中训练到收敛。

        FL+LLMs：大模型已经预训练好，联邦主要做微调，提示学习，蒸馏。其核心目标是实现：个性化+隐私保护（利用本地数据定制大模型，而不泄露数据）

5. 系统设计与挑战

        传统FL：关注点：隐私保护（差分隐私、同态加密）、客户端异质性（数据分布不同）、通信效率。系统复杂度相对低。

        FL+LLMs：兼顾 超大参数同步开销（通信瓶颈）。显存/内存限制（客户端训练难以承载全量参数）。个性化与泛化的平衡（如何在不同机构数据差异下，保持大模型的通用性和个性化）隐私风险更大（因为大模型更容易记忆数据）。