El ajuste fino de modelos de lenguaje a gran escala (LLMs) mediante técnicas de bajo rango como LoRA ha abierto la puerta a la personalización de inteligencia artificial respetando la privacidad de los datos, especialmente en entornos federados. Sin embargo, la heterogeneidad de los recursos de hardware entre los participantes genera un reto técnico relevante: los adaptadores con diferentes rangos no pueden agregarse directamente sin perder información crucial. En este contexto surge PreLort, una formulación de LoRA anidado que organiza las dimensiones del adaptador en una jerarquía de prefijos, de modo que los rangos inferiores capturen la información más relevante para la tarea y los rangos superiores añadan capacidad complementaria. Este enfoque permite que clientes con menor capacidad se beneficien del conocimiento de aquellos con mayor rango, evitando la dilución típica del relleno con ceros.

La propuesta introduce dos innovaciones prácticas: una regla de agregación por segmentos que promedia solo las contribuciones de los clientes que comparten cada segmento de rango, y una estrategia de entrenamiento anidado que optimiza cada adaptador bajo múltiples truncamientos de rango. El resultado es un modelo más consistente y preciso, que supera en precisión y ROUGE-L a los métodos previos de LoRA federada heterogénea.

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