面向大规模预训练模型（ViT、BERT）的千万级设备场景，用“双提示（Dual Prompt）”机制实现高效、可扩展的个性化联邦学习（PFL）
1.研究背景
传统联邦学习在客户端数据异构（非独立同分布）场景下表现不佳，全局模型难以适配各客户端的独特数据分布。PFL 旨在为每个客户端生成个性化模型，但现有方法存在局限：当客户端本地数据有限时，模型训练不充分；基础模型（如 CLIP）虽具备强特征提取能力，但在联邦学习中应用较少，且缺乏动态集成新客户端的机制。
2.本文方法
提出了DP^2FL框架。其核心是通过 “双提示设计” 和 “自适应聚合策略”，结合全局任务信息与客户端本地数据特征，同时支持新数据源推理和新客户端无缝集成。
双提示结构
• 任务提示：捕获联邦学习的全局任务信息（如跨客户端的共性语义知识），由所有客户端共享，通过服务器聚合更新。
• 数据提示：每个客户端独有，用于建模本地数据分布的独特特征，通过客户端本地聚合更新。保存每个客户端特有的数据特征。全局模型自适应
构建一个全局模型，通过聚合所有客户端的数据提示生成 “全局数据提示”，与全局任务提示共同组成全局模型。该模型支持：
- 对未参与训练的新数据源直接推理；
- 新客户端加入时无需从头训练，可基于全局模型快速初始化并适配本地数据。
传统 PFL 是“模型切块训练”，DualPrompt-PFL 是“冻结大模型 + 极轻提示微调”，在参数量、通信量、本地算力需求上均下降 1–3 个数量级，且天然适配大模型与跨设备场景。
3.步骤
① 服务器定义模型架构、训练轮次等参数，初始化全局任务提示和全局数据提示
②各客户端上传少量验证数据集，服务器计算初始损失，用于指导后续聚合。
③本地训练：客户端基于本地数据微调任务提示和数据提示，通过损失函数优化参数。客户端上传本地数据提示和全局任务提示之间的距离。
④全局聚合：中央服务器基于各客户端在所有验证集上的损失，计算权重并聚合任务提示和全局数据提示
⑥加入新客户端：新客户端上传验证集，服务器分发最新全局模型用于初始化。新客户端仅需少量本地训练即可适配自身数据，同时其贡献被其他客户端整合，实现无缝融入。
模型不动，服务器下发任务提示，客户端上传数据提示。
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