Di dieu aya sababaraha saran: Ngalatih didistribusikaeun: Gantina ngalatih model dina hiji server tunggal, ngarecah prosés latihan kana bagian anu langkung alit sareng ngadistribusikaeun éta di sababaraha rohangan server anu nyambung ngalangkungan internét. Ieu tiasa ngirangan beban komputasi dina mesin naon waé sareng ngajantenkeun prosés langkung tahan kana kasalahan mesin masing-masing. Pembelajaran féderasi: Anggo pembelajaran féderasi, pendekatan décentralisasi pikeun ngalatih modél pembelajaran mesin, dimana unggal rohangan server ngalatih vérsi lokal modél dina data na nyalira sareng sacara périodik ngagabungkeun pembaruan sareng server sentral pikeun ngahasilkeun modél global. Ieu ngaminimalkeun kabutuhan pikeun ngabagi data sénsitip di antara sababaraha entitas, sabab unggal rohangan server privasi tetep ngendalikeun data nyalira. Téknik konsensus dumasar kana blockchain: Anggo téknologi pikeun nyiptakeun mékanisme aksés décentr
spam fails_task lang_mismatch pii not_appropriate hate_speech sexual_content quality toxicity humor helpfulness creativity violence