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本发明提出了一种基于基础生成模型的联邦学习方法，首先，客户端上传提示信息并在服务器上进行聚合；然后，利用基础生成模型生成合成数据，并进行筛选后，用于训练全局模型；更新后的模型权重将分发给客户端。该方法具有多个优点，包括解决数据不平衡问题、显...
该专利属于中国科学技术大学所有，仅供学习研究参考，未经过中国科学技术大学授权不得商用。

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