Thermo-FL은 엣지 장치에서 LLM을 연합 학습하는 프레임워크로, 장치 온도에 따라 로컬 어댑터 학습과 업데이트 전송을 조절합니다.
Thermo-FL은 장치 온도가 높을 때 학습 부하를 줄이고, 서버 측에서는 악성 업데이트에 강건한 집계 파이프라인인 TERRA를 도입합니다.
시뮬레이션 및 실제 Jetson 기반 테스트베드 환경에서 Thermo-FL은 공격적인 희소 집계 환경에서 BoolQ 정확도를 향상시키고 GSM8K 성능을 유지했습니다.