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随着人工智能大模型在各界讨论不断升温与各路大模型的相继发布。大模型在应用方面的两大瓶颈问题也日益凸显，一方面，是构建和使用大模型时的如何保护用户的隐私问题，另一方面是当用于训练的公域数据消耗殆尽时，如何在保护数据隐私的前提下，合规合法地利用私域数据问题。
近日，FATE-LLM联邦大模型开源，带来了前瞻性的解决方案。FATE-LLM将联邦学习和大模型技术相结合，参与方可以在数据不出本地域的前提下，通过内置的预训练模型进行横向联邦，并利用各自隐私数据进行联邦大模型微调，从而显著提升模型效果和稳健性。
4月21日本周五下午2点，由FATE开源社区组织召开线上分享会：FATE-LLM联邦大模型发布解读。本次活动我们邀请了社区TSC Maintainer、FATE开发专委会核心成员范涛专家为大家讲解联邦大模型的概念、意义以及它解决的问题。同时，范涛也将重点介绍 FATE-LLM 联邦大模型所具备的功能以及未来的技术发展方向。
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