Vers un apprentissage fédéré et un affinement distribué efficace sur des dispositifs hétérogène[...]

CEA; Saclay; Sur place; EUR 18 000 - 24 000; Plein temps

Résumé du poste

Le CEA recherche un doctorant pour une thèse axée sur l'amélioration de l'efficacité des ressources en apprentissage fédéré. Le candidat développera des méthodes adaptées à des systèmes hétérogènes et à ressources restreintes, et travaillera sur des architectures classiques et décentralisées. Ce projet s'inscrit dans le domaine des Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication à Paris-Saclay.

Qualifications

• Connaissance en apprentissage fédéré et en IA souhaitée.
• Capacité à travailler sur des systèmes hétérogènes.
• Formation en sciences informatiques ou discipline similaire.

Responsabilités

• Développer des méthodes d'apprentissage fédéré.
• Étudier des architectures de clients-serveurs et des environnements fédérés.
• Analyser l'efficacité des modèles de grande taille.

Description du poste

Description du sujet de thèse

Domaine

Défis technologiques

Sujets de thèse

Vers un apprentissage fédéré et un affinement distribué efficace sur des dispositifs hétérogènes et à ressources restreintes

Contrat

Thèse

Description de l'offre

L'objectif de cette thèse est de développer des méthodes visant à améliorer l'efficacité des ressources dans le cadre de l'apprentissage fédéré (FL), en tenant compte des contraintes et de l'hétérogénéité des ressources des clients. Le travail portera dans un premier temps sur l'architecture classique client-serveur de l'apprentissage fédéré, avant d'étendre l'étude aux environnements fédérés décentralisés. Les méthodes proposées seront étudiées à la fois dans le contexte de l'entraînement fédéré de modèles et dans celui de l'affinement distribué de modèles de grande taille, tels que les grands modèles de langage (LLMs).

Université / école doctorale

Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication (STIC)
Paris-Saclay

Localisation du sujet de thèse

Site

Saclay

Demandeur

Personne à contacter par le candidat

KEM Oudom [e-mail]
CEA
DRT/DIN//LIIDE
CEA Saclay
Bâtiment 565, PC 192
91 191 Gif-sur-Yvette

Tuteur / Responsable de thèse

SOULOUMIAC Antoine [e-mail]
CEA
DRT/DIN//LIIDE
Bât. 565, pièce 2043 - PC192
CEA/SACLAY
01 69 08 49 76

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