区块链联邦学习中的生成式 AI 如 ChatGPT：应用场景、机遇与未来
机器学习
2024-07-29 v1 人工智能
密码学与安全
分布式、并行与集群计算
摘要
联邦学习已成为一种 significant approach for training machine learning models using decentralized data without necessitating the sharing of this data. 最近，生成式人工智能（AI）方法的融合为提高隐私、数据增强和模型定制提供了新的可能性。本研究探索了生成式 AI 在联邦学习中的潜在集成，揭示了 various opportunities to enhance privacy, data efficiency, and model performance. 它特别强调了类似生成式对抗网络（GANs）和变分自编码器（VAEs）的生成模型在创建复制真实数据分布的合成数据方面的重要性。生成合成数据有助于联邦学习解决数据有限相关挑战，并支持稳健的模型开发。此外，我们检查了生成式 AI 在联邦学习中 various applications 以实现更个性化的解决方案。
引用
@article{arxiv.2407.18358,
title = {Generative AI like ChatGPT in Blockchain Federated Learning: use cases, opportunities and future},
author = {Sai Puppala and Ismail Hossain and Md Jahangir Alam and Sajedul Talukder and Jannatul Ferdaus and Mahedi Hasan and Sameera Pisupati and Shanmukh Mathukumilli},
journal= {arXiv preprint arXiv:2407.18358},
year = {2024}
}
备注
We are going to submit this research article into a conference which is best fit for this topic