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联邦多任务学习与标准联邦学习有什么不同？
“联邦多任务学习（FMTL）和标准联邦学习（FL）都是旨在从分布式数据中学习而无需集中数据的方法。它们的关键区别在于目标和如何利用客户端设备上的数据。标准联邦学习的重点是基于分布在多个客户端的数据显示训练一个单一的全球模型。每个客户端利用其
超参数在大型语言模型（LLMs）中的作用是什么？
Llm通过模型量化、参数共享和激活检查点等技术针对内存使用进行了优化。量化降低了数值计算的精度，例如使用8位整数而不是32位浮点数，这降低了内存要求，而不会显着影响精度。
参数共享涉及跨多个层或任务重用相同的参数，这减少了存储在存储器中的
情感分析在数据分析中是如何工作的？
情感分析是一种用于数据分析的方法，用于确定一系列词汇背后的情感基调。它涉及处理文本数据，将情感分类为正面、负面或中性。这种技术在理解客户意见、反馈和社交媒体互动方面特别有用。通过利用自然语言处理(NLP)，算法分析文本以识别表达的情感。例如