什么是联邦学习与LLM？

联邦学习（Federated Learning）是一种分布式机器学习方法，允许多个参与方（如移动设备或组织）在本地数据集上训练模型，而无需共享原始数据，仅通过聚合模型更新（如梯度）构建全局模型，从而有效保护数据隐私和安全性，特别适用于数据分散且敏感的AI应用场景。

LLM（Large Language Model），即大型语言模型，是基于Transformer架构的深度学习模型，通过在大规模文本数据上预训练获得强大的语言理解和生成能力，能处理文本生成、翻译、问答等多种自然语言处理任务，是现代AI产品如智能聊天机器人和内容创作工具的核心技术。

在AI产品开发实际落地中，联邦学习广泛应用于医疗健康、金融科技等领域，确保用户数据隐私的同时实现个性化模型训练；LLM则赋能了从客户服务到内容生成的多样化产品，提升用户体验和效率。两者的结合，如联邦学习训练隐私保护的LLM，正推动AI产品在安全性与智能化上的创新突破。