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  1. TOOL · CL_27491 ·

    新的DP-LAC方法增强了私有联邦LLM微调

    研究人员开发了DP-LAC，一种用于语言模型差分隐私联邦微调的新方法。该技术通过估计初始裁剪阈值并在训练过程中进行调整，而无需额外的隐私成本或新的超参数，从而改进了现有的自适应裁剪方法。与最先进的自适应裁剪和标准DP-SGD方法相比，DP-LAC的平均准确率提高了6.6%。