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现有资料不足以回答该问题。资料1仅提供了 Optimal Hydra 的方法概述：它是一种面向 LLM 微调的模型异构联邦学习框架，结合全局层选择与客户端特定的注意力头选择，依据本地数据分布生成定制子网络 Hydra-nets，以降低客户端资源需求并提升性能，并称其为该场景下首个模型异构 FL 方案1。但资料1中没有包含任何实验对比设置的信息，具体缺失包括：

是否与 FedAvg、FedProx 等基线进行对比，以及对比了哪些基线；
数据集、模型（LLM）规模与切分方式；
客户端数量、数据异构程度（如 Dirichlet 参数）、参与率等联邦设置；
本地训练轮数、学习率、通信轮数等超参数；
评价指标与硬件环境。

因此无法基于现有资料给出对比设置的具体描述，建议查阅该论文原文的实验章节。

继续追问

Optimal Hydra 在实验中使用了哪些数据集和 LLM 基座模型？Optimal Hydra 的客户端资源约束（如显存、参数量）是如何设定的？模型异构联邦学习场景下，FedAvg/FedProx 通常如何适配以进行公平对比？

参考来源

1 条

1站内Optimal Hydra: Model Heterogeneous Federated Learning for LLMs using Data-Informed Hydra-Nets提出 Optimal Hydra，一种面向 LLM 微调的模型异构联邦学习框架：结合全局层选择与客户端特定的注意力头选择，依据本地数据分布生成定制子网络 Hydra-nets，在降低客户端资源需求的同时提升性能，是该场景下首个模型异构 FL 方案。arXiv cs.LGhttps://arxiv.org/abs/2610.20753

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大模

Optimal Hydra: Model Heterogeneous Federated Learning for LLMs using Data-Informed Hydra-Nets

提出 Optimal Hydra，一种面向 LLM 微调的模型异构联邦学习框架：结合全局层选择与客户端特定的注意力头选择，依据本地数据分布生成定制子网络 Hydra-nets，在降低客户端资源需求的同时提升性能，是该场景下首个模型异构 FL 方案。

大模型·arXiv cs.LG·5 天前

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