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TOOL · CL_223273 · Aug 28 · 04:00

新的DP-Merging框架改进了私有模型组合

研究人员开发了DP-Merging，一个旨在改进差分隐私任务模型可合并性的新框架。该方法解决了两个关键的几何障碍：局部尖锐性和参考漂移，这阻碍了私有模型的组合。DP-Merging引导私有任务模型趋向更平坦的损失区域，并将其与共享的预训练初始化对齐，从而减少了与合并相关的损失增加。实验表明，DP-Merging在保持差分隐私保证的同时，提高了私有合并模型在视觉和语言任务上的性能。